随着电信市场的发展,市场竞争越来越激烈,运营商发展新客户成本较高,客户流失分析已逐渐成为电信公司业务分析的重要环节。如何构建一个精准、有效的客户流失预警模型,识别出有流失倾向的客户,对电信运营商具有重大意义。本文使用的数据来自某电信运营商的客户数据,包括客户的基本信息和订购的运营商服务信息。构建电信客户流失预警模型的过程包括数据清洗、不均衡处理以及分类器训练和评估。本文先使用Adaboost算法输出变量特征重要度,筛选出12个特征变量,然后用SMOTE算法对数据集进行平衡处理,再分别使用Logistic回归、Adaboost算法和XGBoost算法建立客户流失预测模型,并以模型在测试集上的精确度、敏感度、特异性、准确率、F1值、AUC值以及KS值进行综合对比。结果表明,XGBoost模型整体预测效果要高于Adaboost模型和Logistic回归模型,但Adaboost模型的敏感度比XGBoost模型高。由XGBoost模型和Adaboost模型分析可知,每月消费金额、使用产品时长对电信客户是否流失的划分能力很强。XGBoost模型的AUC值为0.905,KS值为0.609,说明该模型的分类效果较好。运营商可以应用该模型进行客户流失风险预测,并针对客户流失的原因采取相应的挽留政策,对客户流失预防管理提供决策依据。