随着网络技术的高速发展，网络管理的重要性越来越突出。网络设备的复杂化使得网络管理变得复杂。同时，网络的经济效益越来越依赖网络的有效管理，先进的网络管理也是用户所要求的。目前，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈，如何有效地整合与充分利用信息资源，成为运营企业提高核心竞争力的关键。目前各运营企业从网络设备与网络系统中可以方便地获取大量的数据，但从这些海量数据中如何提取挖掘有用的信息，以帮助企业提高服务质量及资源利用率，已成为燃眉之急。利用数据挖掘相关技术，可以从海量运营数据中发现各类客户的潜在消费模式和消费行为，从而提前预测各类服务特征，变被动服务为主动服务；可以快速定位网络故障，了解网络性能，准确预测网络容量；可以使运营企业更好地了解系统资源的利用率，从而合理的利用调配系统资源，改善服务质量，提高客户的满意度，从而提高企业竞争力。本文介绍了数据挖掘技术的发展历程，总结了数据挖掘的主流技术及其在网络告警关联分析中的应用，开发出了告警关联分析系统TACAS并投入应用。该系统的目标旨在采用先进的数据挖掘技术，对现用通信网络中的海量数据进行统计分析，以获取企业需要的新知识、新规则和新方法，为企业提高服务质量，增加新业务提供辅助的决策信息。同时，论文描述了TACAS的设计、开发过程，对系统功能进行了介绍，分析了系统所产生的结果对电信网络实际运营的意义。论文还介绍了系统开发过程中所使用的算法及其原理。