电信行业是一个高投入、高回报以及技术和知识密集型的产业,客户价值和资源的竞争是电信市场竞争的本质。电信企业为了获得竞争优势,必须与客户建立起长久的关系,以最小的代价获得最大的利润,通过为客户提供高品质的服务来挽留老客户,避免客户流失造成巨大的损失。电信企业与客户之间产生大量的数据,通过合适的数据挖掘技术,从中找到有助于企业决策的信息,使决策者可以缩短响应客户需求时间以及在合适的时间做出合适的决策,这样电信企业才能在越来越激烈的通信行业竞争中保持不败之地。本文主要分析了数据挖掘在经营分析系统中关于客户细分和客户流失预测这两个主题的应用。针对电信企业的具体用户交易数据,结合其具体的特点,首先采用DB＿INDEX准则对聚类的个数进行优化,然后利用K-means算法和RStudio软件对选定的属性变量进行聚类分析实现客户的细分,并对细分后的不同客户群进行分析总结。本文结合电信企业具体的客户细分数据,提出了一种基于点到局部特征空间距离的客户流失预测模型,结合RStudio软件对客户流失预测模型进行学习训练,并从客户细分结果中选出部分客户作为测试样本集对流失预测模型的效果进行评估。经过多种数据挖掘算法建模和多维度模型评估后,实验结果表明,基于点到局部特征空间距离的客户流失预测模型的预测准确度优于其他算法模型。该模型提高了对流失客户预测的准确率,可以为电信企业的经营决策提供一定的辅助,有助于提升电信企业在通信行业内的市场竞争力。