随着电信行业运营商的竞争越来越激烈,传统的营销手段已经不再适应新形式需要。能够准确的把握用户需求,对用户进行精准营销才能使得运营商拥有更强的竞争力。电信行业每时每刻都会产生海量的业务数据,这些业务数据中隐含了很多极有价值的信息和规律,因此研究如何从这些海量数据中挖掘出有用的信息来进行精准营销已经迫在眉睫。本文主要通过数据挖掘主要技术来挖掘潜在的换机用户,实现运营商对终端机的精准营销,论文主要工作如下:1)基于信息增益率从海量多维的业务数据中筛选出对换机模型有用的属性,并整合成一张完整数据集。利用相关的数据预处理技术对数据进行清洗和过滤,并针对一些异常的业务数据进行有针对性的处理。最终构建出一个理想的数据集,用于后面的换机模型的建立。2)针对数据不均衡提出了一种欠采样的策略。首先引入了基于信息增益率加权的样本距离度量,基于KNN算法过滤掉大类的边界样本,之后提出一种近似线性时间的聚类算法,对剩余的大类进行聚类,按照聚类得到的类簇进行分层抽样,使得在不破坏数据集完备性的前提下,让数据集类别趋于平衡。3)首先使用C4.5决策树算法进行分类,然后结合集成的思想,使用RandomForest算法对决策树进行集成优化,提高准确率和稳定性,最后提出了二级分类器,对预测得到的潜在目标用户再一次进行筛选和过滤,使得准确率进一步得到了提升。