随着近年来电信行业市场逐渐饱和,国内三大运营商之间的竞争日益激烈,导致客户的流失率居高不下,降低客户流失率成了运营商亟待处理的一大难题。据研究表明运营商开发一名新用户的成本是维系一名老用户的6倍,且高价值的老用户给公司带来的收益明显高于新客户,因此维系客户、减少客户流失越来越受到各大运营商的重视。新用户相对于老用户更容易流失,两种类型用户的流失影响因素也存在差异,本文重点从客户存留时间切入,分短期和长期两方面研究用户流失问题。对于短期内流失用户,重点为准确预测有离网倾向的用户,缩短观察周期,以便及时采取挽留措施;对于长期在网用户,关注其留存时间、流失风险概率和主要影响因素,采取持续性政策维系客户。本文主要工作包括:(1)分析客户流失问题现状和研究方法,探讨问题研究的不同角度。(2)在数据准备方面,以某省电信用户为研究对象,分别获取短期数据和长期数据,基于日指标和月指标重点设计组合特征,并进行基本数据预处理;特征选择方面,针对各自模型特点,采用不同的特征筛选方法。(3)对于短期客户流失问题,选用逻辑回归、支持向量机、随机森林、lightGBM四种数据挖掘方法构建短期客户流失预警模型,进行评估对比。(4)对于长期客户流失问题,采用生存分析方法构建模型,重点分析影响客户在网时长、流失的影响因素以及客户的离网风险概率,为运营商采取挽留措施提供数据支持和建议。