随着互联网的不断发展,互联网逐渐呈现出信息传递、实时沟通、货币交易等特点,人类在互联网中产生了大量数据。企业通过服务用户获得收益,用户发挥着越来越重要的作用。目前大多数企业越来越注重利用大数据为用户提供精准营销服务,进而挖掘用户的潜在商业价值。利用用户消费行为数据对用户进行画像,可为之后的用户群体划分,用户与产品的关联与推荐等提供理论基础,所以用户画像有极其重要的应用场景。根据用户自身特征实现用户画像,为用户提供精准服务,值得深入研究。如何在大数据的基础上分析用户的特征,从而针对不同用户群体提供精准服务是一个非常有意义的研究问题。另一方面,随着国内互联网人口红利的消失,获取新用户的成本会愈加高昂。企业发展已由“增量”客户模式转为“存量”客户模式,而用户流失率就如同水库的出水口,流失率较高就意味着出水速度快于进水速度,水库中的水位线难以升高。所以企业要想精益化运营,降低用户流失是个很关键的问题。通过定期找出即将流失的用户,可让运营人员针对性地挽留这些用户,这样会大大减少人力及时间成本。及时采取挽留措施以预防客户流失亦值得深入研究。本文的研究内容如下:首先,研究用友公司的用户画像问题。在用友公司友空间产品线中,基于用户近三年的订单数据将用户属性特征所购产品、大区、行业、订单年份及月份等进行描述性分析,考虑到从三年总体属性特征看不能详细反映订单是否受年份影响。因此本文将各属性特征进行年份交叉分析,并使用K-means聚类分析基于订单金额及购买人数数据将用户分为四类,分别为VIP用户群、主要用户群、普通用户群、小微用户群。以往用户画像针对个体用户进行分析,本文创新性地以B端用户（企业）为目标用户进行分析,指标特征发生改变,出现企业所在大区、企业的行业类别及企业的购买员工数等特征。其次,针对以上划分出的四类用户群,将用户的基本属性特征与订单金额及购买人数类别采用基于Apriori算法的关联分析法进行关联,对VIP用户群、主要用户群、普通用户群、小微用户群四类群体分别进行画像,分析各用户群特点,从而更好的为用户提供细化服务、精准服务。若用友公司实现用户画像,则可为一线销售人员提供指导意见,亦可大大减少时间、金钱成本,也可实现精准营销,快速达成交易,同时也可将该研究成果应用到服务对象为企业的公司。最后,构建客户流失预测模型。针对样本数据不平衡及样本量较少的问题,本文创新性地使用Python进行Bootstrap重抽样技术将样本数据向平衡靠拢并将小样本扩充。将用友公司友空间产品线的客户订单数据及行为数据结合分析,使用Python分别用Logistic回归、决策树、随机森林、SVM、KNN五种算法构建客户流失预测模型。虽然SVM准确率较高,但十折交叉验证结果显示其训练模型不稳定,有时会出现预测结果全部正确的情况,有时亦会出现全部错误的情况,因此该模型无法应用于实践。最终得出随机森林的分类效果好,模型准确率为81%左右,ROC曲线下面积为0.92。从而可将该流失预测模型应用于实践,针对性地预测即将流失的客户,可让运营人员制定挽留策略,从而大大减少时间、人力及金钱成本。