我国电信行业的竞争日益激烈,发展宽带业务对于电信运营商具有战略性意义。现阶段对于获取宽带客户的需求就显得尤为必要和迫切。目前我国固定电话业务与宽带业务用户比例为4:1左右。我国宽带市场存在巨大的潜在空间可供发掘。面对目前运营商对于宽带客户的粗放式获取方式,本研究利用数据挖掘的方法,根据信息系统中的客户固定电话消费数据,预测出宽带客户获取概率及客户类型,促使客户由固定电话客户向宽带客户发展,为电信运营商带来新的机会。客户获取预测,就是使用数据挖掘的方法,整合客户历史海量数据,通过对客户基本状态属性与历史行为属性等数据进行深入分析,提炼出已使用该业务的客户具有的特征,建立获取模型,预测出近期可能使用该业务的潜在客户。目前的客户获取预测研究,缺乏对于潜在客户的深入探索分析,如特征分析,消费模式等,也没有进一步对可获取客户的类型进行预测的研究。并且大部分研究仅仅得出潜在客户的名单,没有利用预测结果来指导运营商的实践。在前人研究的基础上,本文提出“电信业潜在宽带客户获取两步预测模型”,在预测潜在宽带客户的基础上,进一步预测潜在宽带客户所属的消费模式类型,便于运营商开展针对性的营销策略和措施,获取有价值的宽带客户,使得预测更为精准有效。并且构建了该模型研究框架,模型训练过程以及模型预测过程。本文以中国电信T分公司为背景,利用可视化数据挖掘工具—Clementine的建立了电信业潜在宽带客户获取两步预测模型。具体介绍了建模的过程和其中参数的调整,并利用数值化指标和图形化指标对模型进行了评价。模型预测的命中率、覆盖率,总准确率和提升系数均达到了较好的效果。本文最后详细分析了各类型客户的特征,概括出四种客户的消费模式类型。并结合市场营销知识,提出了相应的客户获取策略,包括客户资源配置策略和客户关系发展策略,并设计了相应的客户宽带营销策略,为电信运营商的客户获取实践提供一定的参考。