1、通信运营商现状与需求
随着业务的快速发展、移动业务市场的竞争愈演愈烈。如何最大程度地挽留在网用户、吸取新客户，是电信企业最关注的问题之一。竞争对手的促销、公司资费软着陆措施的出台和政策法规的不断变化，影响了客户消费心理和消费行为，导致客户的流失特征不断变化。对于电信运营商而言，流失会给电信企业带来市场占有率下降、营销成本增加、利润下降等一系列问题。在发展用户每月增加的同时，如何挽留和争取更多的用户，是一项非常重要的工作。
随着机器学习技术的不断发展和应用，移动运营商希望能借助机器学习算法识别哪些用户可能流失，什么时候会发生流失。而通过建立流失预测模型，分析用户的历史数据和当前数据，提取辅助决策的关键性数据，并从中发现隐藏关系和模式，进而预测未来可能发生的行为，就可以帮助移动运营商实现这些要求。
2、通信运营商数据基本状况
某运营商提供了不同用户的三个月使用记录共900000条数据，共34个特征，其中存在着重复值，缺失值与异常值，其字段说明如下表所示。
3、通信运营商客户流失分析与预测的步骤与流程
