在计算机技术的推动下,移动通信技术与其相关服务业务正在逐步地与互联网技术、物联网技术相结合,从而促进了整个行业所产生数据的规模增长。通过用户通讯数据使用情况的大数据分析可以有效掌握用户的行为习惯,可为用户维系与精准营销提供高质量且可靠的参考依据。其中,如何准确地预测潜在的离网用户,并以此降低客户离网风险和提升客户维系工作效率,成为一类重要的研究课题。在现有相关研究的基础上,本文对移动通讯数据中用户的转态转换预测进行重点分析研究,主要包括以下三个方面:首先,本文以移动通讯数据中的用户状态转换识别作为分析切入点,根据状态转换时间点回溯转换前单位时间内的用户行为数据以形成样本集并进行特征提取,利用特征进行机器学习建模分阶段对不同的状态转换进行识别,并且对特征重要程度进行衡量以挖掘出影响状态转换的重点因素。实验结果表明,机器学习模型对用户的状态转换具有较好的识别效果。其次,为了解决过往研究中用户离网预测所存在的问题,本文提出以日作为时间粒度对用户所产数据进行时序化并将时序数据分析方法应用于其上,使用滑动窗口技术对用户数据进行实时采样分析,通过提前发掘出用户离网前的前序事件实现对用户离网倾向的提前预测。相应的预测实验使用了真实社会移动通讯用户的使用记录,并结合与传统月粒度统计项建模方法的对比,从理论上与实验结果中验证本文方法的时效性和预测能力。最后,本文基于以往工作对相似用户行为挖掘研究进行进一步深化,将用户静态数据与动态数据区分聚类再融合。在静态数据聚类中再将离散与连续特征进行区分,在动态数据中以窗口行为进行聚类,所有聚类工作均以客观衡量指标作为结果选取依据。