随着基础通信市场趋向于饱和,国家政策不断向用户倾斜以及互联网行业崛起等诸多方面原因,电信行业的竞争变得愈发激烈。成本增加和收入下降使得电信运营商面临双重压力,过去粗放式的运营模式不再适应新的时代,不仅对于企业精细化运营提出了更高的要求,业务模式转型以及寻找新的增长点也是刻不容缓。与此同时,大数据正悄然改变着这个时代,对于电信运营商而言,这是机遇也是挑战。如何合理利用数据资源优势,与行业前沿技术结合,打破传统的运营模式,促进业务转型升级,助力精细化运营并且提高企业经营效率,是当前电信运营商面临的一个重大课题。因此,本文以ZJ电信作为研究对象,将数据科学理论与实际业务相结合,运用文献研究、定量分析、经验总结等研究方法,以单宽用户迁转融合套餐精准营销为课题,深入研究并利用数据挖掘工具SPSS Modeler构建分类预测模型,提高目标客户的识别率,将有限的营销资源高效聚焦。同时利用现有的用户特征数据,对用户群体进行细分,并结合经验设计营销方案,支撑实际业务的开展,实现数据价值变现。本文介绍了数据挖掘以及分类模型的有关理论知识,结合实际业务,阐述了单宽转融合套餐预测模型的商业目标。根据对业务的理解,设计用户数据宽表,明确数据的时间窗口,对数据集进行初步探索和观察,使用数据规约、数据转化、数据平衡等多种等方法对数据进行预处理。采用C5.0、随机森林等多种分类算法分别建立预测模型,经过多次调整模型参数和对比评估,确定效果最优的模型。根据预测模型输出结果,结合实际经验,根据用户特征进行细分,设计套餐推荐策略、营销话术、营销活动以及推广渠道,支撑实际业务的开展。