随着这些年互联网行业的迅猛发展，用户量激增，曾有一批搭乘红利期快车的互联网产品急速崛起，在这个时期，即使不做过多的用户运营，只要有足够的流量来源就可以不断壮大用户规模。而如今，流量红利逐渐消失，仅仅依靠扩大流量这种简单粗放的运营和管理模式已经不再适应时代的要求。这些年大数据分析技术的发展逐渐成为企业生存的水电煤，让精细化运营有了足够的技术支撑，越来越多的公司开始重视应用数据挖掘技术来研究用户行为和用户偏好，通过研究发现规律、预测趋势，辅助平台运营者制定精准的运营策略，以保障自身更加健康持久的发展。如今的很多互联网平台都提出精细化运营的诉求，希望通过数据挖掘分析，把用户牢牢的黏在平台上，有效提升用户粘性和降低用户流失率。鉴于此，本文主要做了如下工作:
　　首先，在引言部分分析了互联网平台中用户运营的发展现状和当前存在的问题，介绍了数据挖掘技术的逐步成熟和在企业中的应用，为本文使用数据挖掘技术来进行用户精细化运营奠定了分析基础。
　　其次，以P金融公司用户为例，完成了数据采集、数据提取、数据清洗，并结合该行业的实际业务情况，制定了符合行业特性的用户指标，形成了可供后续分析的基础数据，然后从多个角度对清洗好的数据进行特征分析，形成对用户情况的基本认知。
　　然后，介绍精细化运营中用户分层的重要意义，阐明分层给公司带来的价值，比较了常用的两类聚类算法并选择了两步聚类法作为实验的聚类算法，接下来设计实验，使用聚类模型将用户分层，根据分层结果提出了精细化运营的具体建议方案。
　　最后，对于用户分层后低活跃的用户进行流失预警，研究了基于决策树、神经网络、朴素贝叶斯算法的用户流失的预测问题，根据流失用户和非流失用户的各项特征表现，搭建用户流失预测模型，通过评估将决策树作为最终选用的模型，并给出了有流失倾向用户的召回建议方案。