移动增值业务市场经过连续五年的快速增长,已经形成由短信、彩信、手机上网、彩铃、IVR组成的五大类重点业务和众多其他增值业务群。随着移动增值业务市场经营环境的变化,移动增值业务种类不断增加,个性化服务快速演变,向多元化经营主体发展。移动互联网是未来发展的必然趋势,基于移动互联网的手机上网业务在移动运营商之间形成激烈竞争。移动运营商利用现有的网络优势在手机上网业务取得优势,带动企业相关业务增长,实现经济效益最大化是有意义的研究问题。数据挖掘是目前数据仓库领域强大的数据分析技术。移动行业丰富的资源为数据挖掘技术提供了广阔的应用空间。针对海量的移动业务数据,建立数学模型,挖掘各业务数据之间隐含的业务规则,发现其内在的不确定的关联规律,发现有用的数据信息,形成关联业务规则描述,为移动业务经营决策提供支持。论文分析了国内外移动业务和数据挖掘的相关基础理论、研究现状和发展趋势的基础上,阐述了手机上网业务的特点以及与移动资费的关联关系,针对手机上网收益的问题,运用关联规则挖掘算法分析湖南省移动通信业务中存在的手机上网业务收益问题,采用SPSS数据挖掘软件和Clementine软件。运用Clementine软件中的关联规则分析技术,通过数据提取和集成、数据清洗以及数据规范等手段,对原始数据进行预处理,建立数据挖掘模型,并对该模型进行科学评价,得出预期的分析结论。论文对湖南移动提供的数据仓库信息进行了实例分析,使用了关联规则算法,建立关联规则挖掘模型。基于该模型运算结果分析该数据库,得出了手机上网业务收益最大化的有效途径。具体包括：制定手机上网和手机彩信捆绑策略；制定资费套餐的方式促进手机上网业务的发展；制定合理的套餐稳定用户群,并可吸引和稳定新用户；根据结果采取相应的措施来提高手机上网业务的经济效益。根据客户对移动手机上网业务的需求推出满足客户需求的打包服务和交叉销售模式,提高客户的忠诚度并留住客户；对目标客户的类别划分更加明确,针对性地服务以及提高自身的服务质量。上述策略和措施在实际应用中取得了较好的效果,大大提高了手机上网业务的收益率。