预测模型

本文通过分析电信数据中的通信模式、行为变化及预测模型构建，揭示用户流失的隐性预警信号，提出数据驱动的精准挽留策略，帮助运营商提前3-6个月预判流失风险，提升客户留存效率。

本文系统分析二次移动平均法的预测机理，通过实证数据验证其在平稳趋势中的有效性，同时指出该方法在应对市场突变时的局限性。文章建议结合其他模型构建混合预测体系以提高预测精度。

三期移动平均法通过平滑历史数据为短期趋势预测提供基础参考，但其精准度受限于数据平稳性与外部环境稳定性。本文通过案例分析与优缺点对比，提出该方法适用于低波动场景，并建议结合其他方法提升预测可靠性。

三期移动平均法通过计算连续三个时间点的数据平均值实现趋势预测，适用于消除短期波动、揭示长期趋势的场景。本文详细解析其计算逻辑、实施步骤及适用范围，为短期预测提供方法论支持。