近些年来，随着电信市场渗透率的上升，增量市场已接近饱和，电信企业获取新客户的难度不断加大，加剧了电信企业之间的竞争，导致客户在不同电信企业之间的流动性增强，引发客户大规模流失。在这种背景下，本文通过详细分析国内外学者在电信客户流失领域的研究成果，基于电信客户流失问题的本质特征，对电信客户流失问题进行研究。　　首先，针对电信客户具有数据来源较多、客户属性之间关系较为复杂以及流失与不流失客户比例不对称等特点，提出基于信息融合思想，分别从数据层、特征层以及决策层融合构建电信客户流失预测模型。通过数据层融合，将众多电信客户数据进行关联，形成客户流失预测原始数据；通过特征层融合，确定客户流失预测指标，并基于这些指标完成客户聚类，得到具有不同特征的客户群；通过决策层融合，在客户聚类的基础上，利用数据挖掘算法的互补性，采用不同算法进行客户流失预测，再对各预测结果进行综合，得到客户流失预测的最终结果。然后，以客户流失预测结果为基础，对流失客户进行价值评价。基于信息融合需要全面考虑的思想，分析客户价值的构成，从当前价值、潜在价值以及客户忠诚度角度构建客户价值评价指标体系，并基于SOM进行客户价值细分，得到具有不同价值特征的客户群。最后，对具有不同价值的流失客户采取不同的挽留措施。在分析客户流失影响因素的基础上完成客户流失原因分类，并根据客户流失原因分析结果制定相应的流失原因预测规则，从而根据不同的流失原因提出相应的客户营销挽留方案。　　本文通过从客户流失预测、客户价值评价以及客户流失原因分析与挽留三个方面对如何提高电信客户流失预测的准确性，以及如何提高客户流失挽留的有效性进行研究。不仅丰富和完善了现有电信客户流失问题研究的理论框架和方法体系，而且为电信企业客户流失问题研究的进行提供了一种新思路，同时也对电信企业进行客户流失管理具有重要的理论意义和实践价值。