随着电信业改革不断深入,电信市场不断拆分,客户选择电信产品和运营商的余地越来越大。电信行业竞争的加剧,客户流失率日益攀升,为了维持市场占有率,运营商们运用了各种促销和套餐方案来吸引新客户。然而,根据调查,电信运营商吸引一位新客户所花的成本是维持一位现有客户的5至10倍,对企业而言,长期的忠诚客户比短期获取的客户更加有利可图。因此提高客户流失率的预测精度将直接关系到电信企业的生存和发展,从历史数据中挖掘有效信息从而运用到商业决策中已经成为统计的一个重要应用方向。本文主要是结合实际项目对电信行业客户流失情况进行数据挖掘,针对某运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的数据进行统计分析、挖掘,建立客户流失的预测模型。模型分析导致客户流失的主要因素,预测在网客户在一定时间内流失的可能性。通过上述研究工作,充分利用现有的电信运营数据,从多角度、多层面分析电信客户的流失问题。通过神经网络、决策树等分类模型,进行离网客户的流失预测,对流失预测模型的性能进行分析,评价数据挖掘模型的商业价值。本文针对某电信提出了与其相适应的客户流失预测模型,实验表明,基于该技术得出的电信客户流失模型,在总的预测准确率得到保证的前提下,使流失客户的预测命中率和覆盖率得到了明显的提高。这对促进电信领域正确把握流失客户的特征,指导电信的客户挽留策略提供了参考。