随着国外的IT企业大举进入中国市场,欧美企业既有产品技术优势又有丰富的市场营销管理经验,使本来就饱和的国内IT市场的竞争更加激烈。国内IT企业面对欧美IT企业的竞争,增加新的市场份额日益困难,老客户的流失又给企业造成很大的利润下滑,而获取新客户的综合成本又远高于维护老客户的成本,在一定程度上影响了国内IT企业的健康发展。如何在客户流失之前就发现具有潜在流失可能性的客户,从而针对特定的客户群体采取相应的营销策略,挽留老客户,已经成为各IT企业普遍关注的问题。数据挖掘就是从海量的数据中提取出人们关注的数据之间所隐含的知识和信息,在一定程度上解决了IT行业客户流失的问题。本论文所完成的主要工作如下:(1)对数据挖掘算法中经典的决策树算法进行了分析和研究,描述了决策树算法的生成原理和步骤,分析了常用的决策树算法ID3、C4.5和C5.0算法的优缺点。(2)利用Clementine数据挖掘工具,结合C5.0决策树算法,建立客户流失预测模型,对建立的客户流失预测模型进行评估和分析。(3)在完成客户流失系统总体框架和系统功能模块设计的基础上,实现客户流失预测功能模块。最后以方正科技客户数据为例,对比分析历史同期使用客户流失预测系统前后实际客户流失数量,实际客户流失数量均比历史同期有一定程度的降低,保持了一定的客户流失预测准确率。本文把数据挖掘理论和实际项目相结合,最终实现了将预测系统应用于具有潜在流失可能性的客户识别。结果表明所建立的客户流失预测系统基本满足IT行业客户流失预测的需求,在一定程度上解决了IT企业客户流失率较高的问题,达到了预期目标,具有一定的理论意思和实用价值。