1. 研究背景与意义
随着电信行业竞争加剧，客户流失率直接影响企业营收。通过机器学习技术构建预测模型，可提前识别高流失风险用户，为制定保留策略提供数据支持。
2. 数据准备与预处理
数据来源包括用户基本信息、消费行为、服务投诉记录等结构化数据，需完成以下处理步骤：
- 缺失值填充与异常值修正
- 离散变量独热编码处理
- 时间序列特征聚合
- 训练集与测试集分层抽样
3. 预测模型构建方法
采用集成学习框架提升预测精度：
- 逻辑回归：基线模型构建
- 随机森林：特征重要性分析
- XGBoost：处理类别不平衡问题
| 模型 | 准确率 | 召回率 |
|---|---|---|
| 逻辑回归 | 82.3% | 75.6% |
| 随机森林 | 89.1% | 83.4% |
| XGBoost | 91.2% | 87.9% |
4. 关键特征分析
SHAP值分析显示影响流失的核心特征包括：
- 近3个月通话时长下降幅度
- 套餐到期剩余天数
- 投诉处理响应时长
5. 智能防控策略设计
基于预测结果构建三级防控体系：
- 动态风险评分系统
- 个性化优惠推荐算法
- 人工坐席优先接入机制
6. 模型验证与应用案例
在某省级运营商部署后，试点区域客户流失率降低23%，挽回年度收入损失超过1200万元，验证模型的有效性。
本文提出的预测防控体系通过数据驱动决策，显著提升客户留存效率。未来可结合实时数据流强化模型动态更新能力。
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