在电信企业面向市场,面向国内外众多的竞争者,努力创造更高价值的同时,客户流失的不断增加,客户平均生命周期的不断缩减严重影响了电信企业的发展。如何才能减少客户的流失或延长客户的平均生命周期。 商务智能是综合的解决方案,能够通过商务智能的各种技术提高企业经营着的决策水平。 本文针对客户流失这一现象,提出了基于客户流失的商务智能过程,通过分析研究电信的客户数据,发现不同类型的客户流失特征,通过对离网原因的调查,认为大部分的客户流失是可以改善的。通过流失用户与正常用户的比较,发现了一些影响客户流失的因素。抽取2004年一到六月份未流失的历史消费信息为样本,通过预测2004年七月客户的状态建立客户流失模型。样本的获取和预处理对于数据挖掘的优劣是一个极其重要的基础性工作,本论文为此付出了大量的精力和时间,通过使用关联性分析实现了样本空间特征量的取舍。经过数据清洗,转换等一系列的数据预处理过程,建立了可用于数据挖掘的数据库表,使用决策树算法最终实现了客户流失模型。文章的最后对客户流失的损益进行了分析。 实践证明,本论文整体的技术路线是可行的,其中间结果对于昆明电信的流失分析已经起到了一定的作用,所发现的知识具有一定的合理性和参考价值,对相关领域的研究起到了一定的推动作用。