随着移动数据业务的出现和飞速发展，移动互联网技术已显现出巨大的商业价值和应用潜力。但是面对海量的移动数据业务访问资源，如何从中快速、准确地发现知识，已经成为当今研究的热点和难点。现代社会的竞争趋势要求必须对移动数据业务上大量复杂的信息进行实时的和深层次的分析，而现有的KDD(Knowledge DiscoveryIn Database)的方法和技术无法完全满足人们需要。因此，移动运营商迫切需要一种基于移动WAP业务的数据挖掘技术，以便从大量的移动数据业务的访问数据中自动、智能地抽取隐藏在这些数据中的知识。基于WAP业务的数据挖掘技术的出现不仅为移动运营商做正确的商业决策提供了强有力的工具，也为运营商更加深入地了解客户需求信息和客户行为特征提供了可能性。本论文的主要内容包括对基于数据挖掘技术的数据业务分析系统的研究和作者在移动梦网数据业务分析系统的设计和实现中所做的工作。可以分为如下两部分：1、首先介绍了中国移动梦网数据业务分析系统的设计，重点分析比较了多种数据挖掘算法，然后选取了关联算法来实现WAP访问日志挖掘；接着阐述了该系统中的数据挖掘的设计实现过程。2、在完成系统的基础上提出了对数据仓库和数据挖掘性能优化的若干可行的方法。