基于人工智能与大数据的电信用户流失预测研究

Abstract

针对电信行业市场饱和、获客成本远高于留存成本的现实困境，用户流失预测已成为运营商精细化运营的核心课题。本文以一份电信用户数据为研究对象，构建了 " 数据清洗—特征工程—模型训练—评估—业务测算 " 的完整分析流程，依次训练逻辑回归、随机森林与梯度提升三种机器学习模型，并从准确率、精确率、召回率、F1 值与 AUC 等维度进行系统对比，进而识别影响流失的关键因素并开展业务价值测算。研究验证了人工智能与大数据技术在解决真实商业问题中的有效性，并给出了分层挽留的落地建议。

Keywords

• 人工智能；大数据；用户流失预测；机器学习；精准营销

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