随着手机技术的革命,电信行业掌握的用户行为数据更为全面、复杂。同时,伴随着大数据领域的发展,电信行业对数据分析的应用势在必行。当前最迫在眉睫的应用场景是竞争激烈的运营商争夺用户战争,其中流失预警工作已经是重中之重。如何预先判定用户是否流失,如何分析各中流失类型的可能原因,以及制定怎样的相关挽留措施,是运营商如今最关心的问题。文章优先使用Spark大数据分析平台来构建分析模型。文章以数据挖掘的流程为主线铺开陈述的,设计开发了两个模型。第一个是使用随机森林算法生成电信用户的流失预测模型,模型输入与流失问题相关的特征字段,它可以输出判断为可能流失的用户名单以及它划分变量的重要性评价值;第二个是传入预测模型得到的重要度较高的特征给K-Means聚类算法来构建流失用户细分模型,流失用户细分模型输出准确的类簇结果,通过总结各类簇流失用户的属性和行为特征,发现他们对应的流失原因,并制定了相应的挽留用户措施。模型后续的应用是通过对预流失用户所属类簇进行匹配,输出流失原因和挽留建议。同时,建立用户价值评价指标体系,并利用熵值法计算出预流失用户本身具备的价值,运营商便可根据市场需求和自身利润来投入时间和产品,达到对高价值预流失用户的挽留,缩小电信运营商的经济损失和挽留成本,融入用户分割矩阵为建议的制定提供理论依据,从而有希望成为运营商控制市场份额的有力方案。