随着信息化产业的高速发展,各类电信服务在人群中的普及率越来越高,且近年各电信运营商公司的兴起,加大了拓展新用户的难度,而做好用户留存,尽量减少用户流失就是最大化电信公司利润的必要手段。但是要尽可能减少用户留存的成本,就需要电信公司在庞大、复杂的数据中筛选出高价值而有效的数据信息,精准预测用户流失风险。论文聚焦于电信公司高价值用户流失分析的主题,首先根据用户生命周期理论划分数据集,基于此利用用户充值金额筛选出高价值用户数据。标记是否流失后,再进行数据预处理、特征创造、样本不平衡处理、特征降维等数据处理工作,其中进行样本不平衡处理时,在对比SMOTE过采样和SMOTE-ENN混合采样结合模型的表现后,选择前者处理训练集数据。将数据导入逻辑回归、KNN、随机森林、SVM、XGBoost、Light GBM、Cat Boost中分别构建高价值用户流失预测模型,利用网格搜索找到每个分类模型的最优参数组合。比较各模型的准确率、召回率、F1分数值、AUC值等评估指标的综合表现后,构建以随机森林、SVM、XGBoost、Light GBM、Cat Boost为基分类器,逻辑回归为元分类器的两层高价值用户Stacking融合分析模型,进一步提升了模型预测效果。最后分析逻辑回归和随机森林特征贡献度排名靠前的特征,找到对高价值用户流失最重要的5个预测指标。综上所述,对于高价值用户流失预测最重要的5个指标分别是用户行动阶段使用呼入服务的总时长、上次充值后的天数、行动阶段漫游出入使用分钟数比率、行动阶段最后一天充值金额、行动阶段的总使用分钟数。单个模型中Cat Boost的综合表现最好,在高价值用户流失预测上很有应用价值。而构建的Stacking融合模型又能进一步提高模型预测性能,最终AUC指标值为0.9172,说明Stacking融合在用户流失预测这种二分类问题上很有优势。