本文首先讨论了通信业的现状和用户流失问题，并分析了贝叶斯网络的基本原理；通过OLAP分析进行数据分析，提取影响用户流失的因素，获得样本数据；通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习获得用户流失的贝叶斯网络模型，并用样本数据训练该模型；最后利用用户流失的贝叶斯网模型进行用户流失预测，并对预测结果进行分析。研究结果表明，模型预测的结果可以作为市场或者用户管理部门进行决策的依据，贝叶斯网络是分析用户流失等不确定性问题的有效工具。

本章主要介绍通信业的现状，提出进行用户流失分析的重要性和本文所选择的研究方法——贝叶斯网络；第2章介绍贝叶斯网络的基本原理，为后文的应用作铺垫；第3章介绍了数据分析技术的应用，提出了用户流失分析中需要注意的问题，结合OLAP分析原理提取用户流失的影响因素，并从数据库中进行数据样本采集，为后面训练模型准备数据；第4章通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习，用样本数据训练基于贝叶斯网络的用户流失模型，并对用户流失进行预测分析；第5章总结整篇论文的研究成果。

本文探讨的是基于贝叶斯网络通信用户流失的分析与建模,通过学习和研究建立网络模型，利用网络模型预测用户消费倾向，挖掘具有较高流失倾向的用户，这对企业经营和决策有着重要的参考价值。

通过相关研究获得以下主要成果：

(1)本文数据分析的对象是通信企业的实际经营数据，是用户的真实信息和消费记录，这就保证了数据的真实性。通过OLAP进行数据分析，成功提取了用户流失的影响因素，并获得样本数据；

(2)通过贝叶斯网络的结构学习和参数学习获得了用户流失的网络模型

(3)本文选择GiNie2.0作为建模的工具，通过样本数据进行模型训练，最后得到了完整的用户流失网络模型，模型对用户流失的预测结果也达到了预期的效果。

使用本文提出的方法可以定期分析业务数据，可以将用户流失倾向的概率值由大到小排序，然后导出前面若干部分的用户名单作为目标变量提交给市场或者用户管理部门。这种基于严格数学计算的数据挖掘技术能够彻底改变以往通信企业在成功获得用户以后无法监控用户的流失，无法实现用户关怀的状况，把基于科学决策的用户关系管理全面引入到通信的市场、销售和管理工作中，这必将对通信企业的发展起到不可估量的推动。