随着世界经济的全球化、市场的国际化以及国家改革的深化,国内电信业的市场环境已渐趋合理且竞争将日益加剧,同时客户流失的不断增加,客户平均生命周期的不断缩短严重影响了电信企业的发展。因此如何维持现有客户,早期发现潜在的流失客户,并且采取适当的营销措施遏制流失,是当前电信运营商急需解决的课题。数据挖掘技术经过多年的发展,研究的重心正在转向各个应用领域。电信行业是典型的数据密集行业,其业务数据中隐含着大量对企业有价值的信息。本论文的目的是研究数据挖掘的实现技术,并将此技术运用于电信行业客户流失预测系统中。论文以乌海公司移动客户的历史数据为对象,基于数据挖掘技术,建立客户流失预测模型。论文探讨了CRISP-DM标准数据挖掘流程,结合电信业务数据的特点,重点研究电信行业内客户流失分析的数据挖掘方法论,有针对性的提出商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估、发布等阶段涉及到的主要问题的特定、有效的解决方案。论文完成的主要工作如下:1.对数据挖掘算法中的决策树算法进行了分析和研究,描述了Microsoft决策树算法的原理和过程。2.乌海移动客户流失模型的建立:通过数据挖掘技术发现流失客户的特征,建立客户流失预测模型,并且应用该模型进行客户流失预测。3.乌海公司客户流失预测系统的实现:完成了系统总体设计、系统总控模块、数据管理模块和数据流的实现。随着数据挖掘技术的不断发展,电信运营商将会越来越多地发现大量有价值的客户信息和消费模式,从而能够更有效地指导其经营决策工作。