客戶流失預測是銀行、保險公司、電信公司、有線電視運營商和流媒體服務商重要的機器學習的應用案例。這些公司通過對取消訂閱服務的客戶進行預測，從而實施更有效的客戶保留策略。保留客戶是有價值的，大數據分析表明，客戶流失每年會給企業造成大量損失。如果客戶保留率增加，利潤也會增加。

客戶流失預警，通過對客戶一定時間段內的支付行為、業務行為及基本屬性分析，揭示在數據背后的客戶流失模式，預測客戶在未來一段時間內的流失概率及可能的原因。對于可能性高、且對企業價值亦較高的客戶，針對其可能發生流失的原因，開展客戶挽留活動。

客戶流失的原因分為兩類：主動流失和被動流失。主動流失即客戶主動與公司脫離業務關系，如客戶生活環境發生變化、對目前購買的產品不再有需求。被動流失即客戶非自愿地與公司脫離業務關系，通常是客戶經濟狀況或支付能力發生改變造成的。

機器學習是讓機器從大量樣本數據中自動學習其規律，并根據學習到的規律預測未知數據的過程。機器學習的目標是發現數據中暗藏的規律，由此對未知進行預測。這個過程要通過學習來實現，學習用到的材料則是大數據。

機器學習通過人工智能來分析、探索和預測趨勢，并根據過去的變化預測未來的趨勢。通過經典的機器學習算法，為客戶提供智能應用程序，包括頻繁模式挖掘、聚類、分類、推薦引擎（獲得用戶行為并從中發現用戶可能喜歡的事物）、頻繁子項挖掘（利用一個項集，如查詢記錄和購物目錄，去識別經常一起出現的項目）。

人工智能是計算機科學與技術專業的一門重要的專業課程，運用計算機模擬和延伸人腦功能，模仿人腦所從事的推理、識別、理解、設計、學習、思考等思維活動，以此解決預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。人工智能關鍵技術包括專家系統、自然語言理解、人工神經網絡。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。