在通信业急速发展的今天，增量市场潜力越来越小，通信运营商发展目标越来越集中于存量市场。伴随着通信行业竞争的日益激烈，提高移动用户稳定性和忠诚度已经成为决定盈利能力的关键因素。面对海量的移动业务数据，如何利用已有的数据对未来的活动进行预测，并为企业提供商业决策，是通信运营商关注的重点。数据挖掘技术成为实现这一目标的有效手段。为了避免稳定用户过早地流失，可以利用数据挖掘模型提前识别和发现出稳定用户。本文在数据挖掘理论的基础上，详述数据挖掘技术在通信行业的应用实现。本文采用SEMMA方法论，并使用R构建数据挖掘模型。经过对海量业务数据的抽样、清洗、建模、评估、预测，最终可以识别出一批移动稳定用户，其中随机森林算法表现最优。实验表明，随机森林模型可以在较短的周期内预测出大部分稳定用户，这为运营商能够及时采取精确营销提供了依据。