摘要：电信客户流失分析常用的数据挖掘方法有自动聚类、决策树和人工神经网络，它们是采用数据本身来训练模型的，没有利用先验知识。电信客户流失是由客户心理、服务质量和对手竞争等诸多复杂的因素造成的，利用这些已有的先验知识，可以提高预测的精度。该文根据先验知识选取分析变量，采集样本数据，通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习，建立客户流失模型并进行客户流失趋势预测，取得了比标准数据集更准确的结果，该结果和决策树方法的预测结果相比还具有较大的优势，说明贝叶斯网络是分析客户流失等不确定性问题的有效工具。

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