近年来,随着4G技术的逐渐普及、国家“提速降费”政策的不断深入,电信运营商之间的竞争愈演愈烈,“客户争夺战”、“价格战”屡见不鲜。而用户规模的逐渐饱和,使运营商意识到保障企业收入提升的着力点,已经由拓展用户规模向提升用户价值转变,而用户价值提升中至关重要的一环,就是维护用户的稳定。同时,由于低价、网速、服务等因素的刺激,导致用户流动性越来越大,虽然各营运商对月消费逐渐降低的用户进行了免费赠送流量、语音时长,定期短信关怀等营销策略,但投入的成本和收效并不成正比,这就需要我们能预测哪类客户有离网的风险,再对该类客户的特征进行刻画,从而对其使用行之有效的挽留策略。为完成对电信用户稳定模型的建立,本文结合中小城市某移动运营商的实际案例,完成了以下内容的研究。首先,对数据挖掘与大数据技术进行比较分析,本文根据处理数据的规模,选择了数据挖掘技术进行研究。通过阅读大量有关数据挖掘在客户流失管理中应用的相关文献,本文梳理了三种使用较为广泛、精准度比较高、解释性比较好的分类算法,即Logistic回归、决策树以及随机森林算法进行了研究,并分别建立了电信用户稳定性预测模型。其次,本文收集了中小城市某运营商全体用户的数据,选取了特征变量,使用统一的数据集对三种预测模型的预测准确率进行了比较,本文最终采用了随机森林算法模型作为预测用户稳定性的工具。根据模型结果,对影响用户稳定性的变量进行分析,找出易流失客户的一些特征和规律,并讨论了企业现行营销策略对用户稳定的影响。最后,本文使用K均值算法对客户进行分类,并使用预测结果对分类用户进行稳定性打分,分析分类客户的特点,结合4P营销策略,制定了电信行业用户稳定性的精准营销策略,并对企业发展提供了建议。