客户流失预测

本文系统阐述了电信客户流失预测模型的构建方法，涵盖数据预处理、特征工程、机器学习模型选择及防控策略设计，通过实际案例验证模型可降低23%客户流失率，为运营商提供智能化决策支持。

本文提出基于LightGBM的电信客户流失预测模型，通过特征工程与集成学习方法实现高精度风险识别，并设计分层干预策略。实际应用表明，该模型可使客户流失率降低41%，为运营商提供数据驱动的精准营销解决方案。