客户流失是企业面临的普遍问题,客户流失管理也是客户关系管理中的重要组成部分。虽然采用数据挖掘技术对客户流失预警进行分析目前已经有大量的研究,但都集中在电信、金融等方面。随着货运竞争逐渐增大,客户流失现象加剧。如何及时发现客户流失倾向,以最少的资源更大限度的减少客户流失带来的损失,成为了企业急需解决的问题。本文围绕商业智能技术对铁路货运客户流失预警管理展开了一系列分析与研究。本文在对数据挖掘、数据仓库以及OLAP等商业智能相关技术、客户流失算法等理论理解的基础上,结合铁路货运客户流失管理现状,提出了铁路货运客户流失分析体系,将铁路货运客户流失分析管理分为三个阶段,并以此对铁路货运客户流失管理模型进行研究。提出了铁路货运数据仓库模型,基于KGFM的客户细分模型以及利用客户综合价值变化进行客户状态标识,采用决策树算法,构建了客户流失预警分析方案。利用数据库与数据挖掘工具,以示例数据进行了方案实现,并对得到的客户流失预警模型进行了评估,得出本方案的预测结果较为理想。最后探讨了模型应用以及铁路货运企业可以开展的客户维系挽留策略。本文提出的流失管理体系以及客户流失分析研究方案可以为我国铁路货运客户流失分析管理提供一定的参考。