基于朴素贝叶斯算法的电信客户流失分析预测模型
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
近年来，随着中国移动互联网的普及和快速发展，传统的农业、工业和服务
业的生产及发展方式也被源源不断地注入“互联网+”的新鲜血液。电信行业也
朝着快速度、全覆盖的方向发展，电信行业间的竞争也越加激烈，移动、联通、
电信三大巨头瓜分市场。各企业的服务体系越来越完善，传统的宣传和营销策略
已经不符合当下的时代发展，如何在众多竞争对手中占据市场主导地位，获取最
大的经济效益成为了急需解决的问题。这就要求各企业既要顺应潮流，不断创新，
也要迎合大众，推陈出新。然而归根结底，各企业采取的方针和措施都离不开一
个最关键的因素——客户，所以应积极关注如何吸引新客户，抓住旧客户。
客户作为电信行业中的重要资源之一，电信企业的客户流失非常严重。根据
统计资料显示，2014 年，我国某电信运营商在 1-10 月份中，平均每月客户离网
率大约为 4%。在新增加的客户数为 0 的情况下，该企业截至目前所拥有的客户
将会在 2-3 年内全部流失。据当下的电信市场而言，相较与留下一个老客户所需
的成本，吸引一个新客户的耗费成本可达到 5 倍。另外，降低 5%的客户流失率，
就可能为公司带来 25%-85%的利润。反观现阶段的电信行业的市场，由于经济的
迅速发展，国内市场逐渐趋于饱和，吸引新客户对企业电信的收益帮助很小，如
何挽留旧客户就成了企业取得突破的重中之重。
流失顾客是指原选择某企业的产品或者服务顾客，由于种种原因不再选择该
企业的顾客。一般情况下，企业的客户流失现象随时随地都在发生并且无法避免，
一方面，企业可以积极创新，实现技术突破，以降低成本；另一方面还可以通过
提高产品水平，提升服务质量，加强宣传力度，建立长期稳定的合作关系等措施
降低客户流失率。电信企业需要研究客户流失与诸多变量之间的相关性，预测当
前用户是否可能会流失，进而采取有效的解决方案挽留该顾客。这也有利于企业
根据实际情况和客户需求，针对市场发展趋势和不同特征的人群制定不同的营销
方案，推出多种适应市场的服务和产品。
在大数据时代，电信用户数据是个极其庞大的数字。数据挖掘和机器学习能
帮助企业获取并分析这些海量数据，从众多数据中间找关联性，从用户属性中挖
掘与客户流失相关的潜在规律。理论结合实际，密切联系群众，积极挽留客户，
为企业制定有效的策略，创造更多利润。
