5G时代来临,如何提升存量用户忠诚度和有效拓展新用户群,成为各大运营商亟待解决的重要课题,该课题的重点是预测电信用户行为的变化趋势。论文以数据驱动为指引,基于运营商独有的电信时序数据,开展用户流失预测方法研究,进而扩充用户行为变化趋势的预知手段。通过该手段,运营商可以有的放矢的做出针对性的运营策略调整,在满足用户体验的同时,间接拔高运营商的企业形象。论文主要从数据降维、用户流失预测建模和提高预测精度三大难点展开研究,辅助运营商进行策略制定,为科学决策提供数据支持。主要成果如下:(1)鉴于目前其他特征工程方法特征选择效果不明显的问题,提出一种基于SVD与K均值的特征工程方法。新方法利用计费系统导出的用户月缴费数据,借助SVD算法和K均值算法,从数据维度降维与用户标签构造两方面入手,更全面地发掘出当前情况下的最优数据子集。通过对比分析,选取奇异值排序与累加值为验证标准,证明新方法选择的数据子集在减少原数据集维度的情况下,能包含原数据集的绝大部分信息。(2)鉴于用户行为趋势在运营商制定策略中的重要地位,提出一种基于极端梯度提升树算法(XGBoost)和轻量级梯度提升算法(Light GBM)的融合用户流失预测模型。采用优化后的数据集训练预测模型,通过业务系统后续生成的新数据进行验证。实验结果表明,融合模型有更好的召回效果与F1值,相对于单模型进行预测,F1值分别提高了3.16%和1.66%。(3)基于特征工程方法与融合流失预测模型进行电信用户流失预警原型系统设计。结合软件工程系统开发流程与实际应用场景,对原型系统进行任务拆解,完成数据输入、数据分析、数据导出模块的设计与实现,为进一步地推广应用形成支撑。综上所述,本文针对电信用户数据的特点和预测精度所存在的问题,从特征选择和模型构建两个层面来改善预测效果,为电信运营商的流失预测提供新的解决思路。