电信客户流失问题不是一个单纯的客户挽留问题，而是一个涉及运营商、客户、政府、技术等多因素交叉影响的复杂系统；在电信客户流失预测中还存在着数据来源众多、数据属性关系复杂、类别数量非对称分布等特点；在电信客户流失挽留中不仅存在影响客户流失与保持的各种效应，而且电信企业必须综合考虑企业内部的挽留资源限制和企业外部的竞争对手反应等条件。而现有关于客户流失分析研究方面还缺乏一套科学的、系统的理论框架和方法体系，现有基于单模型客户流失预测方法也不能完全满足应用需要，现有基于策略概述和定性分析模式的电信客户流失挽留研究对电信企业制定科学的挽留策略指导作用不大。在这种背景下，探索和研究一套新型的电信客户流失分析的理论框架和方法体系，构建一类高效的电信客户流失预测模型和科学的电信客户流失挽留模型将具有重要的理论意义和实践价值。本文主要基于电信客户流失问题本质特征，研究电信客户流失分析理论框架和方法体系，在此基础上围绕提升电信客户流失预测能力和优化电信客户流失挽留策略等目标，展开了一系列电信客户流失预测与挽留研究。　　 首先，电信客户流失管理问题是一个复杂问题，而目前仍缺乏成熟理论指导管理实践。本文在现有解决复杂系统问题的相关思想（综合集成思想、模型集成思想、系统动力思想）启发下，提出了一套基于多模型优化集成(Mutiple Models Optimized Integration，MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系。该框架由电信客户流失预测分析模块和电信客户流失挽留分析模块构成，前者主要通过对多个预测子模型的优化并联来实现预测性能的提高，后者主要通过把复杂问题进行化整为零的方式分别建模处理，最后将多个子模型串联集成以求对电信客户流失挽留这个复杂问题的有效解决。研究结论表明，所提出的多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系可以从理论高度科学指导电信客户流失问题的有效解决。　　 其次，电信客户流失预测问题具有数据来源众多，数据属性关系复杂、类别数量非对称等特点，现有研究大多基于单模型的预测模式已经不能满足电信企业对客户流失精确预测要求。因此，在第二章提出的多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系指引下，结合不同集成目标（基于预测精度和基于预测收益）、不同集成方式（线性集成、非线性集成、动态集成）、不同集群智能优化技术（人工蜂群算法、人工鱼群算法、人工蚁群算法、粒子群算法、遗传算法）等构建了一系列基于多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失预测模型。研究结果表明，所提出的基于多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失预测模型不仅预测性能高于普通单模型，而且预测结果也较为稳定。　　 再次，电信客户流失挽留问题具有影响效应内在关系复杂、客户保持意愿呈现动态变化、电信企业内外部限制条件复杂等特点，现有研究大多基于策略概述和定性分析模式已经不能科学指导电信企业展开有效的客户挽留活动。因此，在第二章提出的多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系指引下，首先针对电信企业挽留资源有限的实际情况，构建了基于预算限制下的电信客户流失挽留分析模型，该模型主要从系统动力学角度详细分析了影响客户保持的三种效应（挽留激励效应、自然流失效应、口碑传播效应）及效应影响系数，再依据客户保持率推导出了客户挽留周期和客户挽留价值计算公式，据此建立了单个客户挽留模型和一对一客户挽留模型；最后针对电信企业挽留策略可能会引发竞争对手反击的实际情况，构建了基于竞争对手反击效应的电信客户流失挽留分析模型，该模型也是从系统动力学视角详细分析了影响客户保持的四种效应（挽留激励效应、自然流失效应、口碑传播效应、对手反击效应）及效应影响系数，再依据客户保持率推导出了客户挽留周期计算公式，以及三种情况下（有竞争反击效应、无竞争反击效应、竞争反击效应不确定）的客户挽留价值模型和客户挽留策略模型。研究结论表明，所提出的基于多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失挽留模型能够科学指导电信客户流失挽留决策。　　 最后，对前面所提出的多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失分析理论框架和方法体系、基于多模型优化集成(MMOI)的电信客户流失预测模型和电信客户流失挽留模型从理论价值、管理实践及其特点等方面做了分析和评述。