随着互联网的加速发展,如今互联网已走进千家万户,电信行业的发展也已经进入到红利状态,目前对于电信企业来说,增加一个新用户所花费的成本要远远高于留住一个老用户所花费的成本,因此我国三大运营商已经逐渐将竞争的焦点由如何挖掘新用户转换为如何挽留住老用户,想要通过提高用户留存来提高自己的核心竞争力,并以此来达到降低企业运营成本、提高企业利润的目的。但是随着市场竞争越来越激烈,各个企业的用户都趋于饱和,用户流失问题已经成为大多数企业都存在的普遍性问题,电信行业也不例外,所以,电信企业想要挽留住老用户也并不容易。目前,对于用户流失问题的研究,相关的技术理论已经比较成熟,建立用户流失预警模型也已经成为各行各业维系用户的主要方法,本文通过集成学习的方法,对某电信行业包含用户个人信息和消费信息等用户数据进行数据分析处理和建模,预测出潜在的流失用户名单,并根据其特征采取相应的挽留措施,以此来降低用户的流失数量,提高用户的留存率;本文还利用用户画像技术对电信用户进行用户群体划分,为企业对用户进行精准营销,维系老用户以及挽留召回流失用户提供策略支持。主要内容如下:本文利用某电信行业的历史用户数据,使用集成算法建立了用户流失预警模型,以便企业能够通过预警模型及时发现用户流失的信号,对用户进行挽留,从而减少用户流失的数量;企业在发现用户有流失的迹象之后,需要及时的采取办法对用户进行维系与挽留,这样才能真正实现用户的留存。所以本文在建立用户流失预警模型之后,进一步根据现有的用户数据信息把用户划分为流失用户和留存用户,并分别对两类用户进行分析,建立电信用户画像模型对用户进行分群,得到的不同用户群体的特征标签。在对用户进行分群之后,本文还利用改进的用户价值模型对用户群进行价值评分,通过分析不同用户群体的特征、消费习惯以及用户价值,为企业用户运营工作提供数据支持,可以使企业能够更加有针对性的对不同特征的用户订制个性化服务,以此来提高用户的粘度,并最终达到增加企业利润的目的。本文通过对电信用户流失预警问题进行一定的研究后,构建的集成算法模型具有较好的预测能力,同时建立了用户画像模型,具有一定的商业使用价值。