随着社会经济的不断发展,行业的竞争压力也越来越大,市场偏向饱和状态且客户的流动性较大,许多企业都面临着客户流失的实质问题,客户流失预测对企业的发展尤为重要,它可以将潜在的流失客户预测出来,从而使得企业更有针对性更高效地制定客户挽留措施,有效降低企业的成本,提高市场竞争力。对于客户流失的预测问题有很多解决方案,传统的机器学习方法存在特征工程对模型效果影响较大的缺点,深度学习则使得算法不会太依赖于领域专业知识和人工特征提取,而客户流失数据中往往存在一些高维特征以及时序特征数据,如何构建有效深度学习预测模型是客户流失预测领域的重要研究问题。本文提出了两种客户流失预测算法,通过深度学习集成方法进一步增强预测的效果,并构建了客户流失预测应用,主要研究内容如下:（1）提出了一种CNN权重集成的客户流失预测算法。当前常用的客户流失预测模型结构相对单一,特征提取能力不足,无法充分挖掘信息,基于上述问题,提出了CNN权重集成的客户流失预测算法（Swa CNN）,旨在增强模型表征能力和构建集成模型提升预测效果,算法通过堆叠一维卷积层进行特征提取,在训练CNN模型时,通过随机加权平均（Stochastic Weight Average,SWA）结合同一网络结构下的不同训练阶段的权重来获取集成模型,然后进行客户流失预测。实验结果表明,相比于CNN,Swa CNN取得了较好的预测效果。（2）提出了一种自注意力LSTM的时序客户流失预测算法。传统的机器学习方法不能很好地对时间序列数据进行建模,构建一种有效模型对具有时间序列特征的客户流失数据进行预测具有重要意义,长短期记忆网络（LSTM）经常被用于序列建模,而单个LSTM模型处理复杂问题时泛化能力不足,且对重要特征的关注度不够。为了获得具备关注重要样本和序列建模能力的算法,将自注意力机制（SelfAttention）与双向长短期记忆网络（Bi LSTM）相结合,构成SA-Bi LSTM模型,同时将Self-Attention与卷积长短期记忆网络（Conv LSTM）结合,构成SA-Conv LSTM模型,最后将SA-Bi LSTM和SA-Conv LSTM模型进行集成,输出最终预测结果。实验表明,提出的自注意力LSTM算法取得了较好的预测效果。（3）企业之间竞争激烈,而提高竞争力的关键是避免客户流失,开发一款客户流失预测应用使管理人员能提前采取措施挽留客户具有重要意义。基于提出的CNN权重集成算法,构建了一款B/S架构的客户流失预测应用,并呈现预测结果,应用还具备客户构成分析和客户信息管理功能,方便经营者管理客户,在客户流失之前采取相应的挽留措施。