随着5G时代的来临和电信市场类型的转变,电信行业的竞争越来越激烈,所以电信公司均开展以客户为中心的服务策略,挽留老客户,争取新客户,进而达到利润最大化的目的.本文首先对问题的背景、意义以及国内外研究现状进行了概述.其次介绍了客户关系管理的主要思想,以及客户关系管理的价值创造.从数据角度,用主要分类算法研究并预测当前客户流失的方向,如随机森林、支持向量机、人工神经网络等.本文在第四章,对客户流失数据进行可视化探索性分析,通过将客户分为流失类和非流失类,研究不同变量在不同客户类别的差异与变化.对于属性变量,研究不同变量在不同客户下的分布柱状图,结合各属性变量在不同客户类型的样本占比基于变量在实际中意义,分析变量对客户流失的影响;对于数值变量,根据分布直方图拟合出变量在不同客户的概率密度曲线,进行对比研究.通过探索性分析筛选对客户流失与否无较大影响的特征,再结合变量重要性指标确定最终进入模型的15个特征.最后按照特征提取、数据编码、分类预测的建模思想对客户流失分类实现的预测.为了提高模型预测精度与运行效率,将Xgboost支持并行计算与处理交互作用的优点和Logistics回归在线性回归预测上的良好性能相结合,提出将Xgboost与Logistics融合的模型.随后为了研究融合算法的预测性能,将融合算法和随机森林、Xgboost、Logistics算法作比较,通过ROC曲线、准确率、精准率、召回率、AUC值等指标比较发现,基于Xgboost与Logistics融合的分类算法其各项指标都得分最高,其中AUC值达到0.94,要明显优于单一分类算法和一般的集成学习.由此证明新的模型对于客户流失管理是有效的.