进入21世纪以来,各式各样的商业体发展迅猛,由此为企业带来了巨大的客户增长与留存,但与此同时空前的客户数量也为企业带来了难题,如何区分不同的客户群体,对不同的客户群体该进行怎样的定制服务以及如何能在客户流失之前精确预测,而这几个问题对于企业来说无论如何都是不可避免的,本论文就是在这一前提下讨论如何利用机器学习与深度学习知识解决这一类型问题。在客户量很大的时候,我们需要区分客户的客户群体,来更好地进行精准销售与推广。数据采用现实真实数据,必然会有误差与偶然因素掺杂,所以在进行主要步骤之前需要进行数据清洗与预处理。在没有事先进行客户群体标注的这一无监督问题上采用聚类算法,结合经济学中应用最为广泛的RFM价值分析的理论方法筛选出的客户特征作为聚类算法主要的特征输入,然后利用雷达图等分析手段将聚类算法输出的不同客户群体予以数据分析与数据可视化,最后利用深度学习中的神经网络预测客户流失情况,给出即将流失的客户名单供企业进行具体的操作。整个工程采用流程化处理方法,使用python2.7为开发环境,Scikit-learn为开发框架进行工程开发。通过使用机器学习与深度学习等技术挖掘出了潜在价值客户与客户流失情况,避免了传统的打电话发信息等浪费资源、低反馈的销售行为,大大节省了企业的人力与物力的后期投入,使得企业的客户管理更为高效与敏捷。