通信技术的飞速发展和智能终端的普及,使传统的盈利模式也逐步发生着改变,随着移动用户的增长,电信运营商积累了海量数据,对运营商而言如果要开辟新的市场,赢得创新竞争,就必须有效的利用自身的数据优势转型为数字化运营商。分析用户行为,进行个性化精确推荐都是可以助力运营商数据变现的方向。本文所做的工作如下:首先,利用2015年X市运营商数据库的真实业务,包括身份属性信息,通信侧消费信息,业务情况等信息,对数据集进行数据理解,数据探索,数据处理等工作,调用决策树,逻辑回归,支持向量机等分类算法建模,对训练结果进行比较和评估,实验结果表明,决策树模型更适合研究用户是否换机。其次,通过集成学习的方法提升模型,结果显示,XGboost算法建立的模型分类效果最好。最后,利用Kmeans聚类算法,将用户分为高端,一般,低端三个消费层次,用Apriori算法对用户感兴趣的网站类型进行关联度分析,结果显示关注教育、社会、时事网站的用户同时也关注IT类型的网站。本论文从实际需求出发,将机器学习算法应用到预测用户是否换机、划分用户消费层次、用户兴趣的关联度分析等描述用户行为特征的画像关联度指标的研究中,对通信运营商市场的工作人员分析用户需求,提高销售的成功率有着重要的作用,具有实际工程意义。