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DUFE信息系统研究方法与问题学号：2013100654专业：电子商务姓名：徐麟基于数据挖掘的电信行业客户流失管理研究一、研究背景2008年中国对电信运营企业进行了重组，中国移动和中国联通合并运营TD—SCDMA网络，中国电信与中国联通C网合并运营CDMA2000网络，中国联通G网和中国网通合并运营WCDMA网络，从而形成了移动、电信、联通三足鼎立的局面，电信公司之间的竞争也越来越激烈。
对电信企业来说，客户是最重要的资源，也是生存和发展的必需品。
客户资源是电信运营企业的根本，保留并巩固客户资源意义重大。
而在当前中国电信市场下，电信运营商为了争夺客户，除了通过简单的价格竞争以外，还不断推出各种新的套餐和新的业务来优先获得客户资源，双卡情况越来越严峻，这就在很大程度上加大了客户的不稳定性，使得客户在三家运营商之间不断做出选择的现象频繁发生。
据官方统计，中国移动客户的离网率近几年不断攀升，2013年全年离网率高达50%左右。
从客户关系管理理论上看，开发一个新用户的成本是保留一个有价值老用户的5-10倍，因此在新增电信客户不断下降的时候，想要保持企业持续增长的利润就需要在挽留老客户这一相对低成本高收益上想办法。
二、研究的目的和意义本文的研究目的就是在对电信客户流失等业务知识的理解和研究一些常用的数据挖掘方法上，依据数据挖掘建模流程，研究并实现一个准确实用的的客户流失预测模型和流失客户分类模型，并结合广丰县移动客户数据进行分析，对分析结果进行评估验证。
在对客户流失预测模型和流失客户分类模型进行评估和结果分析的基础上，得到了有效的客户流失规则集，并给出预测的准确率，同时依据流失客户分类结果对客户的挽留策略提出一些意见和建议。
最后对所做的理论研究工作、实验工作和实验中所遇到的问题以及下一步工作进行总结。
三、研究的主要方法和手段1、数据挖掘的定义数据挖掘技术是数据库知识发现的核心技术,产生于二十世纪八十年末,至今大约经历了30年的发展历史,但它的定义却没有一个被完全认同。
基于数据挖掘的电信运营商用户流失预测模型研究电信运营商是现代社会不可或缺的服务提供者，随着竞争的日益激烈，用户流失成为一个引起广泛关注的问题。
针对这一问题，本文将通过数据挖掘技术构建一个电信运营商用户流失预测模型，并进行相关模型研究。
1. 引言用户流失对电信运营商来说是一个非常重要的指标，因为新用户的获取成本远高于旧用户的保留成本。
通过分析和预测用户流失，电信运营商可以采取一系列的措施来留住用户并提高用户满意度。
2. 数据预处理首先，需要对原始数据进行预处理，清洗掉缺失值和异常值，对数据进行标准化处理，以便更好地进行分析和挖掘。
此外，还需要将数据集划分为训练集和测试集，以便验证模型的准确性和性能。
3. 特征选择在建立用户流失预测模型之前，需要首先选择合适的特征。
常用的特征包括用户基本信息（如性别、年龄、地区等）、用户消费情况（如月消费金额、通话时长、短信发送量等）以及用户满意度等。
通过分析各个特征与用户流失之间的相关性，选择具有预测能力的特征子集。
4. 模型建立本文采用了常用的分类算法来构建电信运营商用户流失预测模型，包括逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
通过对比不同模型的准确性和性能指标，选择最优模型进行后续分析。
5. 模型评估及优化为了评估模型的准确性和性能，可以使用交叉验证、ROC曲线和AUC等指标。
同时，可以对模型进行优化，如调整模型参数、增加特征数量等，以提高预测精度和泛化能力。
6. 结果分析与应用通过对预测结果的分析，可以了解到用户流失的主要原因、影响用户流失的关键因素等。
基于这些分析结果，电信运营商可以制定相应的营销策略，例如给予流失风险较高的用户更多的优惠活动、加强对用户的关怀和沟通等，从而有效降低用户流失率。
7. 研究总结与展望本文通过数据挖掘技术构建了一个电信运营商用户流失预测模型，并进行了相关模型研究。
研究结果显示，通过合理选择特征和优化模型，可以有效地预测用户流失，并采取相应措施来提高用户的满意度和忠诚度。
数据挖掘在电信行业客户流失管理中的研究与应用作者：李阳,刘胜辉,赵洪松来源：《电脑知识与技术》2010年第03期摘要:客户频繁流失是电信行业发展中所面临的一个严重问题,该文主要是对电信行业客户流失情况进行数据挖掘,针对运营商的历史数据资料,通过对已流失的客户和在网客户的自然属性和行为属性进行挖掘分析,建立客户流失的预测模型。
介绍了建立模型的过程,对模型的评价及与营销活动的关系,其中运用决策树方法实现了整个建模过程。
关键词:客户流失;数据挖掘;决策树;客户流失预测模型中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)03-518-04The Study and Application of Data Mining to Client Churning Management in TelecomLI Yang1, LIU Sheng-hui1, ZHAO Hong-song2(1.College of Computer Science & Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China; 2.China Mobile Communications Group Co. Ltd, Harbin 150001, China)Abstract: Customers frequent churn is a serious problem in development of the telecommunication industry. According to the data in a telecom provider's database, by analyzing and mining the natural attribute and action attribute among the clients, lose or not, we set up a prediction model for client churn. Also describes the building process of model, the evaluation of the model and the relationship with the marketing strategies. Based on decision tree the model is sets up.Key words: client churn; data mining; decision tree; prediction model for client churn1 概述随着国内电信市场竞争格局的形成,如何以高质量的服务吸引和挽留客户、扩大市场份额、降低成本、提高收益,已经成为电信业决策者们共同关注的课题。
数据挖掘在客户行为分析中的应用随着互联网和移动设备的快速普及，人们的数字行为日益轻松捕捉。
这些数字行为可以通过数据挖掘等技术进行分析，为企业提供全方位的客户行为分析以及市场营销决策支持。
一、数据挖掘的概念和作用数据挖掘是指从大量数据中寻找隐含的模式和知识的过程。
它综合了数据库技术、人工智能、机器学习和统计学等领域的知识，可以自动分析大量数据，找出其中的规律，揭示隐藏的信息。
在客户行为分析中，数据挖掘技术可以挖掘客户行为数据隐藏的信息，帮助企业更好地理解客户的需求和兴趣，调整产品和服务策略，提高竞争力和市场份额。
二、数据挖掘在客户行为分析中的应用1. 营销策略优化通过对客户数据进行挖掘和分析，企业可以了解客户的偏好和行为习惯。
例如，客户在何时、何地、何种渠道购买了什么产品或服务等信息，可以帮助企业更好地制定营销策略。
例如，如果企业运用数据发现客户经常在周末使用其产品，如果可以在周五开展促销活动，或者在周末推出针对这些客户的特别优惠，很可能会更吸引这部分客户购买。
2. 产品或服务定位通过对客户使用产品或服务的偏好、时间、地点等信息进行数据挖掘，企业可以更好地理解客户需求，提高产品定位准确性。
例如，分析客户使用产品的场景可以更好地为客户推荐产品，如果企业发现客户在使用产品时喜欢搭配一些配件或者喜欢某些美观的款式，那么可以针对这部分客户推出更适用的产品和服务。
3. 客户价值评估企业通过数据挖掘技术收集客户的消费数据、购买习惯、社交网络行为数据等信息，根据这些数据对客户价值进行评估。
通过评估客户的价值，企业可以针对不同价值的客户进行不同的服务和营销策略，从而最大化客户价值。
4. 客户流失预测通过数据挖掘技术，企业可以分析客户停留时间、下单时间、浏览信息等数据，为客户流失做出预测。
通过客户流失预测，企业可以有计划地采取措施，有效预防客户流失。
5. 新产品开发企业可以通过数据挖掘技术，分析客户购买记录、浏览记录等数据，根据客户需求和购买习惯预测新产品开发需求和趋势。
数据挖掘技术在电信业的应用－建立客户流失预测模型【摘要】：文章主要介绍数据挖掘技术的一个电信行业应用，建立一个客户流失预测模型的过程，介绍了几中常用的建模方法，以及该模型带来的收益情况。
【关键词】：数据挖掘；客户流失；模型；预测客户流失预测通常因市场饱和和市场动态变化等典型市场特征而成为电信公司首要考虑的问题。
由于电信市场日趋饱和，所以获取新客户的成本比留住现有客户群要昂贵得多，并且竞争对手，技术，以及法律法规等动态市场变化更容易使客户流失到其他公司。
流失预测模型是否成功，一方面取决于技术分析，另一方面还依赖于市场推广和挽留措施的设计。
只有使用高质量的模型，有较高的接通率，为用户提供能够接受的合理挽留措施，才能最终实现较高的挽留成功率。
在整个实施过程中，这三个环节缺一不可，任何一个环节的失败都会导致无法实现商业目标。
流失预测模型的准确性可以通过部分指标来衡量，比如准确率，查全率，纯度；增益图，提升图等等。
这些指标在不同地区，不同条件下会差异较大。
模型预测的结果是以数据的形式提供的，无法直接转换成生产力，必须通过市场活动，积极推广才能产生效益。
对于预测到的高危用户，他们自身对于正在使用的业务已经产生抵制行为，外呼的接通率会比较低，这时就需要加大外呼力度，增加外呼次数。
可以借助其他渠道与用户接触，比如邮寄，拜访等等。
对于有流失倾向的用户，一个合理的套餐，优惠的挽留措施是可以说服他继续使用原有通信服务的。
对于不同流失特征的用户，应该制定不同的挽留方案，我们把商业目标成功标准描述为：通过应用流失预测模型，高价值用户年流失率降低20％。
由原来的26.5%降低为21.2％。
高价值用户年流失率计算方法：c=(a-b)/a(a：前三月平均ARPU>=150的用户数；b：满足a的用户中12月在网且应收费>75的用户数)模型方法：决策树：决策树生成的输出结果呈树形结构，使市场营销人员可轻松明白其含意，以及可轻松识别用于流失管理的重要变量。
电信行业中的数据挖掘和营销策略近年来，电信行业呈现出蓬勃发展的趋势。
随着移动通信和互联网的普及，用户在使用通信服务时产生了大量的数据。
这些数据蕴藏着宝贵的信息和商机，通过数据挖掘技术和科学的营销策略，电信企业能够实现精准营销，提高用户满意度，增加收入。
一、数据挖掘在电信行业中的应用数据挖掘是指从庞大的数据集合中提取出对业务有用的信息和模式的过程。
在电信行业中，数据挖掘可以应用于以下几个方面：1. 用户行为分析：通过挖掘用户的通信行为、消费习惯和偏好，可以洞察到用户的需求，以及他们对不同产品和服务的接受程度。
基于这些分析结果，电信企业可以进行定制化的产品推荐和个性化的服务提供，提高用户黏性和满意度。
2. 客户细分：通过对用户数据进行聚类分析和关联规则挖掘，可以将用户划分为不同的细分市场。
在了解每个细分市场的需求和购买习惯后，电信企业可以有针对性地推出适合不同细分市场的产品和服务，提高市场占有率。
3. 潜在客户发现：通过数据挖掘技术，电信企业可以在海量的用户数据中发现潜在的潜在客户。
潜在客户是指那些未与电信企业建立联系，但有潜在需求的个人或组织。
通过针对潜在客户的精准营销策略，可以快速扩大市场份额并实现销售增长。
二、电信行业中的营销策略在电信行业，通过数据挖掘得到的用户洞察和市场情报需要结合科学的营销策略，才能真正实现商业价值。
1. 个性化营销：基于数据挖掘的分析结果，电信企业可以提供个性化的产品和服务，满足用户的个性化需求。
通过向用户发送个性化的促销活动和优惠券，可以增强用户的购买欲望和忠诚度。
2. 多渠道营销：电信企业可以利用数据挖掘技术和营销自动化工具，向用户提供多渠道的营销服务，包括短信、邮件、社交媒体等。
通过多渠道的营销，可以提高品牌曝光度，扩大市场影响力。
3. 战略合作：通过数据挖掘技术，电信企业可以找到与其目标市场相契合的合作伙伴，实现资源共享和互补。
通过与其他企业进行战略合作，可以拓展市场份额、提高产品创新能力，进一步提升竞争力。
数据挖掘在电信行业的应用一、引言数据挖掘作为一种新型的数据分析技术，在电信行业中得到了广泛的应用。
通过对海量数据进行深入挖掘和分析，可以帮助电信企业更好地了解用户需求，提高服务质量和用户满意度，同时也为企业的营销决策提供重要参考。
二、数据挖掘在电信行业的应用场景1. 用户画像分析通过对用户的通话记录、短信记录、上网记录等数据进行分析，可以得出用户的社交圈子、兴趣爱好、消费能力等信息，从而构建出用户画像。
这些信息可以帮助电信企业更好地了解用户需求，为其提供个性化服务。
2. 客户流失预测通过对客户历史通话记录、套餐使用情况等数据进行分析，可以预测客户是否会流失。
针对有流失风险的客户，电信企业可以采取相应措施进行挽留。
3. 营销推荐通过对用户的消费习惯和历史购买记录等数据进行分析，可以向用户推荐最符合其需求的产品和服务。
这样不仅能够提高用户满意度，还能够增加企业收入。
4. 故障预测通过对网络设备的运行状态、维修记录等数据进行分析，可以预测设备故障的发生概率和时间。
这样可以提前进行维修，避免因故障而影响用户体验。
三、数据挖掘在电信行业的应用案例1. 中国移动客户流失预测中国移动通过对客户的通话记录、短信记录、上网记录等数据进行分析，建立了客户流失预测模型。
该模型能够准确地预测客户是否会流失，并针对有流失风险的客户采取相应措施进行挽留。
通过这种方式，中国移动成功地降低了客户流失率。
2. 中国联通营销推荐中国联通通过对用户的消费习惯和历史购买记录等数据进行分析，向用户推荐最符合其需求的产品和服务。
该系统能够准确地识别用户需求，并给出最优方案。
通过这种方式，中国联通成功地提高了用户满意度和企业收入。
3. 中国电信故障预测中国电信通过对网络设备的运行状态、维修记录等数据进行分析，建立了故障预测模型。
该模型能够准确地预测设备故障的发生概率和时间，并提前进行维修。
通过这种方式，中国电信成功地提高了网络稳定性和用户体验。
数据挖掘技术在电信行业的使用技巧随着信息技术的发展，电信行业积累了大量的用户数据。
这些数据蕴含着巨大的商业价值，然而如何有效利用这些数据成为了电信业务发展的关键。
数据挖掘技术作为一种重要的分析工具，能够帮助电信行业挖掘数据中的隐藏信息，提升运营效率和客户满意度。
本文将探讨数据挖掘技术在电信行业的使用技巧，并解析其对业务发展的影响。
首先，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之一是用户行为分析。
电信行业拥有庞大的用户群体，通过数据挖掘技术可以分析用户的通信习惯、消费行为、偏好等信息。
通过对用户行为的分析，电信运营商可以定制个性化的产品和服务，提高用户满意度和粘性。
例如，通过挖掘用户使用手机的时间、地点和持续时长等信息，电信运营商可以推送相应的套餐和增值服务。
此外，用户行为分析还可以帮助电信运营商识别潜在的高价值用户和流失风险用户，从而制定有针对性的营销策略。
其次，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之二是投诉处理和客户关系管理。
客户投诉是电信运营商面临的一个重要挑战，如何快速准确地处理和解决投诉是提升客户满意度的关键。
通过挖掘客户投诉数据，电信运营商可以了解客户的投诉偏好、投诉原因及投诉满意度，并针对性地改进产品和服务。
同时，数据挖掘技术可以帮助电信运营商建立客户关系管理系统，实现客户全生命周期管理。
通过对客户数据进行挖掘，电信运营商可以实现客户分类、精准营销和客户关系维护等。
例如，通过数据挖掘技术可以挖掘出具有相似消费行为和偏好的用户群体，并向他们提供个性化的服务和优惠，从而提高客户满意度和忠诚度。
第三，数据挖掘技术在电信行业的使用技巧之三是网络安全和风险管理。
电信行业面临着各种网络攻击和欺诈风险，如何及时发现和应对这些风险是保障网络安全的关键。
数据挖掘技术可以通过对大量网络日志和流量数据的挖掘，发现异常行为和潜在风险。
通过建立风险预警系统，电信运营商可以及时发现并应对潜在的网络攻击和欺诈行为，保障网络安全。
数据挖掘技术在电信客户流失预警中的应用【摘要】本文主要从数据挖掘技术的重要性、应用以及仿真分析三个方面针对数据挖掘技术在电信客户流失预警中的应用进行了简单分析。
【关键词】数据挖掘技术；电信客户流失预警；应用随着电信企业的发展，企业之间的竞争不断加剧，电信运营商也在不断地推出新的业务与套餐，以此来在占领市场竞争高地。
但是，与此同时，也大大增加了客户的不稳定性，而数据挖掘技术的应用，有效地降低了客户离网率。
因此，对数据挖掘技术在电信客户流失预警中应用的探讨有其必要性。
一、数据挖掘技术应用的重要性伴随着经济全球化，市场的国际化，目前我国国内市场的竞争也变得日加激烈，因此，电信企业传统的经营模式已经不能够完全适应市场的需要。
为此，电信企业的市场战略定位需要从传统的生产型企业向利润型企业进行转化，从而来求更好的生存与发展。
为此，这就要求电信企业必须围绕客户展开市场分析，全面了解客户的实际需求，做到服务的层次化、多样化以及全面化，并且提出个性化的解决方案。
但是，在市场发展的过程中，由于市场的饱和以及客户发展的减速，这使得电信企业客户的维系成为一个热点问题。
因此，在这样的竞争环境下，企业极需完善业务管理系统以及生产系统，引进数据挖掘系统，加强系统构建，如渠道系统、BOSS系统以及综合结算系统等，通过这些系统，收集大量的数据，对企业的运营情况作出具体性的分析，既可以加强对客户消费行为的了解，而且针对企业某项业务在市场中的运行情况进行预测分析和运行情况分析，以指导企业做出更好的解决方案，为企业创造更大的利润。
另外，集成客户数据是电信企业发展最为宝贵的资源，而数据挖掘技术的应用可以将大量的客户数据提取出来，包括现有的客户数据、流失数据、增加数据等，在此基础上，根据客户行为、客户属性以及服务属性，构建相关数学模型，计算与分析客户流失概率，同时，根据这些数据之间的相互关系，得出相关的数学公式，从而来改善企业的促销手段，提高服务质量以及客户忠诚度，预防客户的流失，更为重要的是解决了电信企业传统运营模式上无法监控客户流失、无法实现客户关怀的难题。
电信行业中的数据挖掘技术分析随着信息技术的不断发展，数据量大大增加，电信企业面临着海量数据在处理和管理过程中的种种难题。
其中，数据挖掘技术在电信行业中的应用得到了广泛关注和重视。
本文从电信行业的角度出发，对数据挖掘技术在电信行业中的应用进行深入分析和探讨。
一、电信行业中存在的数据挖掘难题电信行业中涉及的数据类型很多，包括用户的基本信息、通话记录、短信记录、上网记录、账单信息等等，数据量庞大、种类繁多。
如何从中挖掘出有价值的信息，满足用户需求，是电信企业面临的巨大挑战。
首先，电信数据本身存在的问题就导致了数据挖掘难度的增加。
电信数据不仅数量大、类型多，而且数据质量参差不齐，存在各种错误和异常，如数据缺失、重复、错误等等。
这些问题在数据挖掘过程中将会产生误导性影响，干扰正确决策的制定。
其次，由于电信行业的竞争激烈，电信公司发展速度快，数据增长速度更快。
数据体积的快速增加需要更强大的计算能力和更复杂的算法来解决问题，对数据分析师的专业素养及能力需求逐步提高。
二、电信行业中数据挖掘技术的应用1. 个性化服务基于用户的历史数据和趋势分析，电信公司可以进行基于个性化服务的推荐。
例如，在通信网络中进行在线广告投放和销售策略定制等。
2. 欺诈检测电信公司可以通过分析网络中数据的“异常”行为来检测欺诈行为。
例如，预测和检测拨号电话恶意行为。
无论是拨打明显的骚扰电话，还是利用电话账单欺诈，这些都可以通过使用数据挖掘技术来防范。
3. 网络推荐通过分析用户目前所拥有的数据，电信公司可以推出不同类型、不同服务或产品的推荐。
目标广泛，服务范围涉及宽，包括通信、信息咨询、电子商务等各个方面，适用范围极广。
4. 资源利用率通过分析用户的使用模式，电信公司可以进行网络资源优化，并提高网络的资源使用率。
三、数据挖掘在电信行业的未来展望数据挖掘技术作为电信行业中的关键技术之一，其应用前景广泛。
未来，电信公司将继续集中精力研究、应用和开发数据挖掘技术，以满足不断变化的市场需求。
数据挖掘在电信客户流失分析中的应用
数据挖掘在电信客户流失分析中的应用
数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。
它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息，以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。
随着电信市场竞争的日益加剧，运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。
最近几年，数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。
数据挖据的主要方法
作为一种先进的数据信息处理技术，数据挖掘与传统的数据分析的本质区别在于它是数据关系的一个探索过程，而且多数情况下是在未有任何假设和前提的条件下完成的。
数据挖掘具备多种不同的方法，供使用者从不同的纬度对数据展开全面分析。
(1)相关分析和回归分析。
相关分析主要分析变量之间联系的密切程度；回归分析主要基于观测数据与建立变量之间适当的依赖关系。
相关分析与回归分析均反映的是数据变量之间的有价值的关联或相关联系，因此两者又可统称为关联分析。
(2)时间序列分析。
时间序列分析与关联分析相似，其目的也是为了挖掘数据之间的内在联系，但不同之处在于时间序列分析侧重于数据在时间先后上的因果关系，这点与关联分析中的平行关系分析有所不同。
(3)分类与预测分析。
分类与预测用于提取描述重要数据类的模型，并运用该模型判断分类新的观测值或者预测未来的数据趋势。
(4)聚类分析。
聚类分析就是将数据对象按照一定的特征组成多个类或者簇，在同一个簇的对象之间有较高的相似度，而不同的簇之间差异则要大很多。
在过程上看，聚类分析一定程度上是分类与预测的逆过程。
数据挖掘的应用
目前，电信运营商面临激烈的市场竞争，客户争夺愈演愈烈，每个企业都存在客户流失的问题。
传统意义上来讲，留住一个客户所需要的成本是争取一个新用户成本的1/5，尤其对于剩余客户市场日渐稀疏的通信市场来说，减少客户流失就意味着用更少的成本减少利润的流失，这点已经为运营商所广为接受。
然而问题所在是当运营商面临海量的客户资料时，应如何才能够从中提取出有效的信息以判断客户流失的状况或者倾向。
在此，数据挖掘所提供的数据探索能力得到了充分的发挥，下面简要地描述数据挖掘在客户流失分析管理中的应用过程。
(1)定义主题客户流失分析中的主题应当包括流失客户的特征；现有客户的流失概率如何(包括不同细分客户群的流失程度)；哪些因素造成了客户的流失等。
主题是数据挖掘的主要目标，决定了此后过程中数据挖掘的主要努力方向，因此在定义上应当十分明确。
(2)数据选择。
数据选择是数据挖掘的前提，主要是确定数据字段的收集，因为并不是所有的客户信息都会对客户的流失产生影响，应尽可能地降低数据的复杂度以发掘较高的关联度，但是考虑到后期客户流失的多维分析，应当尽量确保客户信息的完整性，因此，应对客户的有价值信息予以区分收集，剔除部分冗余数据，减少数据噪音。
此间要注意的是在客户流失分析上，从数据仓库中采集数据的主要目的是调查客户信息的变化情况，因此对数据采集时间间隔的设置显得尤为重要。
若采集时间过长，可能在流失判断出来时客户已然流失；若采集时间过于紧密或者实时采集则需要考虑运营商现有系统的支撑能力。
(3)分析数据。
分析数据主要是对提取的数据进行分析，找到对预测输出影响最大的数据字段，并决定是否需要定义导出字段。
在分析数据时需要谨慎选择对预测相关的流失客户数据参与建模才能有效建立模型。
分析数据过程还应包括数据清洗和数据预处理。
数据清洗和预处理是建模前的数据准备工作，主要包括数据抽样、数据转换、缺损数据处理等。
数据抽样是根据事先确定的数据进行样本抽取，选择抽样而不是对整体进行处理，以降低系统的处理量。
另外样本一般分为建模样本和测试样本，一部分用来建模，另一部分用来对模型进行修正和检验。
数据转换是为了保证数据的质量和可用性，比如某些数据挖掘模型需要对连续数据进行离散化、归一化处理等。
缺损数据有时可以不做处理，由后面具体选择的数据挖掘模型来处理。
(4)模型建立。
对数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法在多个可供选择的模型中找出最佳模型。
初始阶段可能模型拟合度不高，需要反复更换模型，直到能够找到最合适的模型来描述数据，并从中找到规律。
建立模型通常由数据分析专家配合业务专家来完成，常用的流失分析模型主要有决策树、贝叶斯网络和神经网络等。
(5)模型的评估与检验。
模型建立之后，一般要通过训练集的测试才能考虑下一步应用。
比较常规的验证方法是输入一些历史的流失客户数据，运行此模式予以判断，比较数据挖掘的结果与已知历史结果的差异。
客户流失判断一般存在两种错误结果。
一是弃真错误，即原有历史客户具备流失倾向并且已经流失，但是模型未能够准确预测客户的流失倾向；二是存伪错误，即原有用户并未有流失的倾向，但被模型判断为具有流失倾向。
(6)应用模型。
从前面的工作中可以得出一些简单的结论，比如通信支出越少的客户越容易流失、欠费频率越高的客户越容易流失等。
除此之外，数据挖掘人员还应配合业务专家，根据数据挖掘分析寻找流失的原因，并找出潜在的规律，对未来的客户流失进行预测，指导业务行为。
流失分析中需要注意的问题
与其它行业客户流失分析相比，电信行业以其庞大的客户群而特征鲜明，因此在一些问题的处理上也应当多加注意。
(1)过度抽样。
从实际情况上看，国内电信企业每月的客户流失率一般在1%～3%左右，如果直接采用某种模型(比如决策树、人工神经网络等)可能会因为数据概率太小而导致模型的失效，因此我们需要加大流失客户在总样本中的比例，但是这种过度抽样必须谨慎小心，要充分考虑它的负面效应。
(2)模型的有效性。
在实际运用的过程中，数据挖掘除了上述提到的两类错误之外还可能存在客户被判断具备流失倾向，但当数据返回到客户服务前台的时候客户已经流失的情况，其原因可能存在于不同业务部门之间协调工作的时延过长或者数据采集间隔太长等，这使得流失判定预警丧失了原有的意义。
(3)模型的流失后分析。
数据挖掘在客户流失管理中的重要应用不仅仅应包括对客户流失的提前预警，还应包括客户流失后的问题分析。
按照不同的客户信息纬度，查找最容易流失的客户群，同业务部门人员配合，辅以相关调查，力求发现客户流失的症结所在。
然而，这一部分往往由于过度专注于挖掘模型本身的拟合度而忽略了流失管理的实际价值所在。
随着电信行业竞争的日益加剧，客户保留和客户价值开发将成长为电信企业考虑的重点所在，而技术的不断进步将为深度的数据挖掘提供更多的支持，也必然会被越来越多地应用到运营商的客户关系管理之中。
管理是一种实践,其本质不在于"知",而在于"行",其验证不在于逻辑而在于成果,其唯一权威就是成就!!。
