基于数据挖掘的客户流失预测这项研究，是在数据仓库技术和数据挖掘技术迅速发展的基础上，针对电信企业客户关系管理的迫切需要而提出的。为进一步发展客户关系管理，本文基于数据挖掘的思想，将几种挖掘算法相结合，建立一种客户流失预测模型。该模型能够有效提高分类精度和识别效率，充分利用聚类和Logistic回归的各自优点。本文中采用的分析方法是利用已知的数据通过建立模型的方法找出隐含的业务规则，再利用这些规则进行预测，指导决策。 本论文主要研究数据挖掘中的决策树、神经网络以及Logistic回归算法具体在电信业客户流失分析中的应用。首先介绍了数据挖掘的理论及相关算法。之后，对所采用的三种算法做了详细的描述。从电信企业的实际情况出发，分析探讨了电信企业运用数据挖掘的重要性。根据其实际需求，给出预测系统的基本描述。最后，针对电信业客户流失问题，并以实际项目为依托，通过数据挖掘技术在大量的历史数掘中进行挖掘分析。以CRISP_DM(Cross-industry Process for Data Mining)方法论为建模过程框架，按照商业理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布的步骤，在建模过程中对三种算法的效率和精度进行分析和对比。最终选择了评估指标最好的Logistic回归算法建立的模型。利用数据挖掘工具Clementine实现了电信客户流失预测模型的设计。在上述研究的基础上，构建电信客户流失预测模型，并结合预测系统的自身特点，给出电信企业客户流失预测的解决方案。 本文把数据挖掘理论与实际项目相结合，最终实现了将预测系统应用于流失客户的识别，体现了巨大的应用价值。应用结果表明所建立的预测模型是科学的、基本上符合实际情况，能够给决策人员提供必要的预测信息并给出解决方案，该预测模型对解决电信客户流失行为预测方面的问题具有重要意义。