在竞争激烈又饱和的电信市场中,电信行业正遭受着高流失率带来的巨大损失,解决客户流失问题刻不容缓。如果可以通过分析客户历史的交易数据,提前识别出具有流失倾向的客户,分析客户流失的原因并为此采取针对性的挽留措施,运营商就能有效避免客户流失造成的损失。数据挖掘能够通过对海量历史数据的探索,从中发现未知的、对我们支持决策有帮助的知识和信息。数据挖掘在电信企业精准营销、识别用户欺诈行为等方面发挥着重要作用。本文将数据挖掘技术应用于解决客户流失问题的研究中,运用了Python和SPSS Modeler数据挖掘工具,对Logistic回归、随机森林和LightGBM算法建立电信客户流失预测模型进行讨论,利用网格搜索算法和随机搜索算法对模型的参数进行调优,采用F1-Score和AUC作为模型评估指标。对比结果表明,集成学习算法LightGBM利用随机搜索算法进行调参后比其他两个模型预测效果要好,AUC为0.852,F1-Score为0.5911。在预测客户流失的可能性之后,以客户细分的方式制定挽留措施。利用K-means聚类算法构建客户细分模型,用肘部法确定最佳聚类数K的值,结合经验分析流失客户群体的特征,将客户分成实惠族、上网族和服务敏感族三类,根据不同流失客户群体的消费特点制定有效的挽留策略。