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随着我国移动用户日趋饱和，市场竞争越加激烈，用户流失状况也更加突出。而电信企业经过多年的系统建设和运维管理，现已累积大量用户数据，通过分析在网用户的消费习惯、所用业务特征、套餐费用等信息，可得知用户消费模式，提前预知用户是否会在未来一段时期内流失，进而防止在网用户被竞争对手反抢，是维持现有市场份额的一个重要手段也是本文主要讨论和解决的问题。 本文首先从电信现有业务系统数据库中抽取数据并构建以移动用户流失分析为主题的数据仓库，其数据来源于当前电信公司业务系统自动产生的数据，根据行业特点选取了移动用户号码等级、当前号码状态、在网时长、数据话单等与移动用户流失关系密切的30个指标，由于指标数据完全来自系统生成数据而不是用户提供给电信公司的数据，从而能保证数据的真实性，为有效挖掘奠定基础。 其次，采用C＃语言对基于决策树算法的楚雄电信移动用户流失预警系统进行实现，本系统采用了C/S模式，五层架构（数据层、公共层、控件层、表示层、业务逻辑层）设计。主要实现数据库各项操作、数据离散化、ID3算法、用户流失预测等功能。 最后，对数据仓库各个表结构及数据记录进行验证，验证后由数据仓库提供分类算法的学习数据（包括X月移动用户属性数据、X+1及X+2月用户是否流失为学习数据类别），对这些学习数据进行离散化处理，处理后的数据交由分类算法（ID3算法）生成决策树。然后用X+2及X+3月的移动用户流失数据作决策树的验证数据，以判断决策树预测结果的覆盖率及命中率。 经真实运营环境测试，其移动用户流失预测结果的覆盖率为66.25％、命中率为72.37％，基本满足应用要求，对移动用户流失预测有一定借鉴作用。