2008年国内五大电信运营商拆分重组以来，伴随着行业政策管制的松动以及大量新技术的开发和应用，整个电信业随着市场的饱和，其竞争愈来愈趋激烈。因此，电信运营商无不希望通过满足客户的需求而长期留住自己的客户。他们采用的措施之一是通过技术手段来预测可能流失的客户，然后对这些客户采取有针对性的营销策略，来挽留住这些客户。本文正是针对这种应用需求，探讨运用数据挖掘来实现对客户通信特征进行分析和预测，为提供个性化的服务奠定依据。本文主要工作是：1.比较目前常用的数据挖掘工具并阐述了它们优缺点；分析了关于客户流失管理的相关研究现状。2.采用决策树和神经网络技术建立了一种具有预测功能的客户流失分析模型。论文给出了客户流失分析系统的框架，然后拟定分析步骤，分析原始数据，给出预测模型建立的过程。3.对本文提出的模型进行了实际数据验证。在对数据进行深入探索和分析后，接着对数据进行提取，同时细分电信客户群，然后对所建立的模型进行测试，验证模型的有效性和稳定性。实际数据的验证结果显示，本模型对客户的基本资料、合约、服务状况、通话明细及客服相关数据等进行分析，能达到准确有效的预测。在数据挖掘技术工具的选择上，我们发现无论应用决策树或类神经网络，均可达到不错的预测准确度。