网络质量作为运营商的生命线，直接影响运营商的服务水平，决定消费者的满意度。稳定和提高网络运行质量成为运营商面对的一个重大课题。数据挖掘是当前信息技术研究的热点之一。通过数据挖掘可以在海量数据中发现有用的信息，将信息变成行动，行动转换成价值，并取得一定的社会效益和经济效益。电信运营商是典型的数据密集企业，积累了大量宝贵的信息。因此，需要充分利用移动通信网络运行的历史数据和当前数据信息，通过数据挖掘技术来发现网络及业务运行中的潜在问题。移动通信性能指标是度量网络质量的标准，是移动网络中最关键的数据之一。在当前中国电信业全业务竞争的大背景下，对指标进行有效控制与管理是运营商必须面对的重大挑战。本文将数据挖掘和移动通信技术相结合，深入研究了数据挖掘在移动通信性能指标预测和优化两个方面的应用。在性能指标预测方面，本文在依次研究时间序列挖掘的原理、传统模型、平稳模型、非平稳模型。在ARIMA建模与应用的基础上，确定了ARIMA作为时间序列的模型。对典型指标以切出成功率为例，应用ARIMA模型，确立了最佳模型参数，得出预测值，并运用案例进行了验证。在时间序列挖掘研究中，本文提出了移动通信性能指标精细化监控方法，使性能指标监控更加灵敏，提升监控的效率，缩短了网络隐患的发现时长。通过ARIMA数学模型，比较精确地得到性能指标预测数值，为性能指标主动预防性的预警和网络优化提供了数据依据。在性能指标优化方面，本文将信令数据挖掘技术引入性能指标分析，为网络优化工作提供了新的分析工具。通过对信令数据挖掘的结果指导网络维护，优化现有网络资源，从而实现由被动性的障碍维护向高质量的性能维护和业务保障的转变。研究结果表明，数据挖掘在移动通信性能指标的预测分析和网络优化应用中具有先进性、易用性和可靠性。