近年来，国内移动互联网强势发展，智能手机迅速普及，人类已经进入了移动互联网时代，利用移动终端接入互联网进行信息交互，演变成为信息时代的一种新的生活方式。2014年中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的一项报告显示，截止2013年12月，中国网民规模达到6.18亿，互联网普及率为45.8％。其中，手机网民规模达到5亿，年增长率为19.1％。　　此外，三大运营商提供的产品和服务越来越大同小异，市场营销策略也已经由“以产品为中心”向“以客户为中心”进行转变，客户越来越成为运营商的重要资源，谁拥有的客户多，谁的市场份额就越大。于是，他们开始采取各种措施吸引新客户，从而忽略了对现有客户的流失管理。随着客户流失率的不断增长，尤其是高价值客户的流失，导致通信行业出现了“增量不增收”的场面，为此，准确有效地进行客户流失预测，并采取科学可行的挽留措施来降低流失率，成为运营商需要解决的重要问题之一。　　通信行业的客户每天都会产生大量数据，这些数据占据了运营商的大量存储空间，数据中隐含着大量有商业价值的信息，如果能对这些海量数据进行挖掘利用，辅助运营商进行决策支持，将会带来巨大的收益。　　本文正是基于上述行业背景和发展要求，深入地分析了某地区的电信实际用户消费数据，探讨了贝叶斯网络和模糊理论在电信用户消费数据分析中的应用。本文主要开展了下列研究:　　1.分析了当前电信行业运营情况，研究了电信客户流失的各种现象及流失的内在原因，总结了该领域的研究现状及数据挖掘的应用情况。　　2.深入探讨了贝叶斯网络和模糊理论在电信业务数据中的应用，设计并实现了一个针对电信客户流失预测的模糊贝叶斯网络模型。　　3.研究了贝叶斯网络的结构学习和参数学习方法，给出了隶属度到模糊概率的转换及模糊联合概率和模糊条件概率的计算方法。　　4.对某地区电信公司的实际数据，分析了该地区电信客户流失的原因，研究并筛选出与客户流失有关的特征及数据属性，提取并得到本文研究的样本数据集。　　5.通过对样本数据进行实验，验证了模糊贝叶斯网络在电信客户流失预测中的有效性。　　最后，对本论文的工作进行了总结，给出了下一步的工作方向和设想。