随着信息化建设迅速发展,电信市场趋于饱和,通信行业面临着竞争激烈、产品同质化严重、客户流失等诸多问题。如何通过海量用户数据准确地预判用户的流失趋势并针对性地挽留潜在流失用户,这是目前通信运营商迫切需要解决的问题。本文以某运营商部分用户数据为研究样本,利用模型融合技术对用户流失趋势进行预测,旨在探索多模型融合方法在电信运营商的用户流失预警模型中的应用,帮助运营商做出科学的策略制定。本文首先从我国电信企业面临的严峻形势出发,分析了建立用户流失预警模型的必要性,说明了将多模型融合技术应用到运营商用户流失预测的价值和前景,并对当前研究现状进行了简要阐述。接下来对客户流失概述和该领域被广泛应用的机器学习模型进行详细的描述,包括逻辑回归算法模型、支持向量机算法模型、随机森林算法模型和当前机器学习领域较为流行的XGBoost、LightGBM集成学习算法,为研究提供理论支撑。其次对采集到的数据集进行了预处理步骤包括缺失值填充、去重处理和数据类型转换、无序离散特征的ONE-HOT编码等处理。接着对处理后的数据进行了描述性统计分析,了解各个属性与用户的流失行为之间的关系并对数据进行了不平衡处理和特征选择,计算了特征重要性排名,选择排名前30的特征进行接下来的模型训练和预测,完成了建模工作的数据准备阶段。最后构建电信运营商用户流失预测模型,来预测用户的潜在流失行为。首先建立单一的模型进行预测,其中包括逻辑回归、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM。之后对于预测效果较好的3个模型进行硬投票模式的Voting融合,同时根据Stacking模型的融合原理,选取随机森林、XGBoost和LightGBM模型作为第一层,以逻辑回归模型为第二层,通过建立多个融合模型进行比较评估,筛选出效果较好的Stacking模型融合方法。实验结果表明,筛选后的Stacking模型融合的算法,有效提高了模型的准确性和可用性。最后查看模型特征重要性排名,根据分析得到影响用户流失的关键因素,为电信运营商针对性地提供可行性建议,以降低运营商用户流失率,从而获得更多的收益,增加企业效益。