数据挖掘是对大数据集的探索过程,并揭示出其中的隐含规律,它融合了众多的技术,是计算机科学的一个重要分支。其中分类分析是数据挖掘中重要的分析技术之一,分类分析是根据已有数据样本集的特点发现分类规则,构造分类函数或分类器,从而对未知类别的样本赋予类别,以更好的辅助决策。本文以C4.5算法的改进为研究目标,它是最基本的分类算法。该算法的优点是可以处理连续型数值,能够处理不完整的数据,分类准确率高,但是也存在诸多缺点,比如:连续属性离散化占用整个建树过程的大量时间,构造决策树的内部节点时采用局部最优的搜索方式等。本文的工作主要包括以下三个方面,首先对C4.5算法中信息增益率的计算公式进行近似简化,优化了建树过程中属性选择时繁琐的计算过程,省去了耗时的对数运算,改进后的属性选择标准仍然是以信息论为基础,实验证明改进后的算法缩短了分类时间,且分类精度未受到影响;然后改进了连续属性的离散化过程,根据连续属性和类别属性之间的关系形成初始化区间,并基于χ2统计量对相邻区间进行合并,从而减少候选断点,通过两个对比实验证明了算法的有效性和可行性:最后将改进后的算法在Spark平台上进行并行化实现,应用到移动客户的离网预警中,实验验证了本文所提出的改进算法提升了分类准确率,缩短了建树时间。通过对大量移动客户离网信息的分析,针对不同的离网预警指示,为运营商采取针对性的保有活动提供了有力支撑。