《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究课题报告

《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究课题报告目录一、《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究开题报告二、《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究中期报告三、《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究结题报告四、《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究论文《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究开题报告一、课题背景与意义

电商行业的迅猛发展已深刻改变全球商业格局，客户资源成为企业竞争的核心战场。然而，客户流失问题如同悬在电商企业头顶的达摩克利斯之剑，不仅直接侵蚀企业盈利能力，更隐含着市场份额萎缩与品牌价值贬的双重风险。据行业统计，电商客户年均流失率普遍超过30%，新客户获取成本是维系老客户的5倍以上，这种“流失-获取”的恶性循环让企业陷入增长困境。传统客户管理多依赖人工经验判断或简单规则预警，面对海量交易数据、用户行为日志与外部环境变量交织的复杂场景，传统方法如同在迷雾中摸索，难以捕捉流失的细微信号，更无法实现预警的实时性与精准性。

数据挖掘技术的崛起为破解这一难题提供了全新视角。通过机器学习算法对用户全生命周期数据进行深度建模，能够从历史行为中挖掘流失特征，构建动态预警机制。这种从“被动响应”到“主动干预”的转变，不仅提升了客户挽留的成功率，更让企业得以将资源精准投向高价值客户群体。尤其在教学研究领域，将数据挖掘技术与电商场景结合，既能培养学生的工程实践能力，又能推动产教融合——学生通过参与真实系统的设计与评估，将抽象的理论知识转化为解决实际问题的工具，这种“做中学”的模式正是应用型人才培养的迫切需求。

当前，多数高校电商管理或数据科学课程仍侧重理论讲授，缺乏贯穿“数据-模型-系统-评估”全链条的实践教学载体。本课题以电商客户流失预警系统为载体，将数据挖掘算法、软件工程、效果评估方法融入教学过程，既填补了教学案例的空白，又为高校服务产业升级提供了路径。当学生亲手设计出能够预测流失的系统，并通过实验验证其有效性时，所获得的不仅是技术能力的提升，更是对数据驱动决策思维的深刻理解——这种理解，正是数字经济时代人才最核心的竞争力。

二、研究内容与目标

本课题聚焦电商客户流失预警系统的全生命周期开发与教学应用，研究内容围绕“需求分析-系统设计-模型构建-效果评估”四条主线展开。需求分析阶段将深入电商企业业务场景，通过访谈与数据调研，明确预警系统的核心功能边界，包括多源数据整合模块、用户画像构建模块、流失风险评分模块、预警干预策略模块等，确保系统设计贴合企业实际痛点。系统设计阶段采用分层架构思想，规划数据层、算法层、应用层与教学层的协同结构，其中教学层需嵌入可配置的实验参数、案例库与评估工具，支持学生自主调整模型变量并观察结果变化，实现“系统开发”与“教学演示”的双重功能。

数据挖掘模型构建是本课题的技术核心。研究将对比多种算法在流失预测中的适用性：基于决策树的可解释性模型用于教学演示，帮助学生理解特征重要性；集成学习模型（如XGBoost、LightGBM）用于提升预测精度；深度学习模型（如LSTM）捕捉用户行为的时序动态特征。模型训练中需重点解决样本不平衡问题，通过SMOTE算法与代价敏感学习结合，避免对少数流失样本的忽视。同时，构建特征工程流程，从用户消费频率、客单价变化、客服互动次数等30+维度提取有效特征，形成动态更新的特征库，支撑模型的持续优化。

效果评估环节将建立“业务指标-技术指标-教学效果”三维评价体系。业务指标关注预警后的客户挽留率、客户生命周期价值（CLV）提升幅度；技术指标采用AUC、KS值、精确率-召回率曲线等量化模型性能；教学效果则通过学生实验报告、系统操作熟练度、问题解决能力等维度评估，形成“技术产出-教学反馈”的闭环优化机制。

研究总体目标是开发一套兼具实用性与教学性的电商客户流失预警系统，实现“预测准确率≥85%，教学实验可配置性≥90%”的核心指标。具体目标包括：完成包含数据采集、建模、预警、干预全流程的系统原型设计；形成一套适用于教学的数据挖掘实验指南，覆盖特征工程、模型调优、效果评估等关键环节；构建包含真实电商数据的实验数据集，脱敏后供学生使用；通过教学实践验证系统对学生数据分析能力与工程思维的提升效果，产出一篇教学研究论文。

三、研究方法与步骤

本课题采用“理论指导-实践开发-教学验证”的研究范式，融合文献研究法、案例分析法、实验法与行动研究法，确保研究过程严谨且贴近教学实际。文献研究法将系统梳理数据挖掘在客户流失预测中的应用进展，重点关注近五年顶刊中的算法优化策略与教学案例设计方法，为系统功能与教学模块提供理论支撑；案例分析法选取2-3家典型电商企业作为研究对象，深入分析其现有客户管理系统的痛点，提炼出可复制的业务逻辑，转化为教学场景中的问题任务。

实验法贯穿模型开发与教学验证全过程。在技术层面，采用Python语言搭建开发环境，利用Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等库实现数据处理与模型训练，通过10折交叉验证确保模型泛化能力；在教学层面，选取两个班级作为实验组与对照组，实验组使用本课题开发的系统进行教学实践，对照组采用传统案例教学法，通过前后测成绩对比、学生访谈等方式评估教学效果。行动研究法则强调“在实践中反思”，根据学生使用系统时的反馈（如操作复杂度、知识点理解难度等）迭代优化系统界面与实验指导书，形成“开发-应用-改进”的动态循环。

研究步骤分五个阶段推进。准备阶段（第1-2个月）：完成文献综述与需求调研，确定系统功能边界与技术选型，收集并整理电商客户数据集；设计阶段（第3-4个月）：完成系统架构设计、数据库设计、算法流程设计，编写教学实验指南初稿；开发阶段（第5-7个月）：实现系统核心模块，包括数据预处理单元、多模型训练单元、可视化预警面板，搭建教学实验环境；评估阶段（第8-9个月）：进行模型性能测试与教学实验，收集数据并分析系统对学习效果的影响，根据反馈优化系统功能；总结阶段（第10个月）：整理研究成果，撰写研究报告与教学论文，形成完整的课程教学资源包。

每个阶段均设置关键节点检查点：需求分析阶段需提交企业访谈纪要与需求规格说明书；系统设计阶段需通过专家评审会确认架构合理性；开发阶段需完成单元测试与集成测试；评估阶段需形成包含量化数据的效果评估报告。这种节点管控与迭代优化结合的方式，既保证了研究进度，又确保成果质量满足教学与产业的双重需求。

四、预期成果与创新点

预期成果将形成“理论-技术-教学”三位一体的产出体系。理论层面，产出一篇关于电商客户流失动态预测模型优化的学术论文，提出融合时序行为特征与外部环境变量的多维度特征工程方法，填补现有研究对用户行为动态性关注不足的空白；技术层面，开发一套完整的电商客户流失预警系统原型，包含数据采集模块（支持多平台日志导入）、模型训练模块（集成5种以上算法）、可视化预警模块（实时展示风险等级与干预建议）及教学实验模块（可配置参数与案例库），系统需通过Python+Flask框架实现，前端采用ECharts可视化，支持学生自主调整模型参数并观察预测结果变化；教学层面，形成一套《电商客户流失预警系统实验指南》，涵盖数据预处理、模型对比、效果评估等8个实验任务，配套包含10万+条脱敏电商用户行为数据的实验数据集，以及教学效果评估量表，通过前后测对比验证学生对数据挖掘技术的掌握程度。

创新点体现在三个维度。理论创新上，突破传统静态建模思维，引入“行为-情境”双驱动特征构建方法，将用户浏览路径、支付中断次数等行为数据与促销活动、竞品价格等外部情境数据融合，提升模型对流失触发因素的捕捉精度，解决现有模型泛化能力不足的问题；技术创新上，设计“业务-教学”双模系统架构，在核心预警功能基础上嵌入可配置的教学实验模块，学生可通过调整样本比例、特征权重等参数直观理解算法原理，实现“真实业务场景”与“教学演示场景”的无缝切换，打破技术开发与教学应用的壁垒；教学创新上，构建“问题导向-任务驱动-成果反哺”的产教融合模式，以企业真实流失预警需求为教学起点，通过系统开发过程培养学生的工程思维，最终将学生优化后的模型反馈至业务系统，形成“教学-实践-优化”的闭环生态，推动高校人才培养与产业需求的深度耦合。

五、研究进度安排

研究周期为12个月，分五个阶段推进，每个阶段设置明确里程碑与交付物。第一阶段（第1-2月）：需求分析与文献综述，完成3家电商企业的深度访谈，形成《客户流失预警需求规格说明书》，梳理近5年顶刊中数据挖掘在客户管理中的应用文献，撰写《研究综述与理论基础报告》，确定系统功能边界与技术选型。第二阶段（第3-4月）：系统架构设计，完成数据库E-R图设计、算法流程图绘制及教学模块原型界面设计，通过专家评审会确认架构合理性，交付《系统设计文档》与《教学实验指南初稿》。第三阶段（第5-7月）：核心功能开发，实现数据预处理单元（支持缺失值填充、异常值检测）、模型训练单元（集成XGBoost、LSTM等算法）、可视化预警面板（支持风险热力图展示）及教学实验模块（参数配置与结果对比功能），完成单元测试与集成测试，提交《系统测试报告》与实验数据集。第四阶段（第8-9月）：效果评估与优化，选取2个实验班（40人）开展教学实践，通过模型性能测试（AUC、KS值）、学生问卷调查（操作满意度、知识点掌握度）及企业反馈（预警准确率、挽留率提升）形成《综合效果评估报告》，根据评估结果迭代优化系统界面与实验指南。第五阶段（第10-12月）：成果总结与推广，整理研究成果，撰写《电商客户流失预警系统设计与效果评估》研究报告及教学研究论文，开发课程资源包（含系统安装包、实验数据、教学视频），在2所合作高校进行应用推广，形成《教学应用反馈报告》。

六、研究的可行性分析

理论可行性方面，客户关系管理（CRM）理论与数据挖掘技术已形成成熟的研究体系，RFM模型、生存分析等传统方法与机器学习算法的结合为流失预测提供了坚实的理论基础，国内外学者在电商领域的相关研究已验证了技术路径的可行性，本课题在此基础上聚焦动态特征构建与教学应用创新，理论框架清晰，研究风险可控。技术可行性上，Python生态中的Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等开源库提供了完整的数据处理与建模工具，Flask框架支持快速搭建Web应用，ECharts等可视化工具能满足预警面板的交互需求，技术栈成熟且易于获取，团队成员具备Python开发、机器学习建模及系统集成的技术能力，可保障开发进度。数据可行性方面，已与2家中型电商企业达成合作意向，可获取脱敏后的用户交易数据、行为日志及流失标签（共15万条样本），同时可利用公开数据集（如Kaggle上的E-commerceCustomerBehavior）补充训练样本，数据覆盖不同品类、不同规模的用户群体，具备代表性与多样性。教学可行性上，课题依托高校电子商务与数据科学专业，已开设《数据挖掘原理》《客户关系管理》等相关课程，教学团队具备5年以上实践教学经验，实验班级学生已掌握Python基础与机器学习算法原理，教学场景与研究成果匹配度高，且校企合作模式为教学应用提供了真实业务场景支撑，可确保研究成果落地转化。

《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在构建一个兼具技术实用性与教学示范性的电商客户流失预警系统，通过数据挖掘技术实现客户流失风险的动态预测与精准干预，同时将该系统转化为可落地的教学实践载体。核心目标聚焦三个维度：技术层面，开发具备高准确率（AUC≥0.85）的预测模型，支持多源异构数据的实时处理与可视化预警；教学层面，设计贯穿"数据-模型-系统-评估"全链条的实验模块，培养学生从业务问题到技术解决方案的工程思维；应用层面，建立"预警-干预-反馈"的闭环机制，为企业提供可量化的客户挽留策略。研究特别强调教学与技术的深度融合，通过系统开发过程让学生亲历算法调优、模型验证等关键环节，最终形成一套可复制、可推广的数据驱动型教学案例。

二：研究内容

研究内容围绕系统全生命周期开发与教学应用展开，形成四条并行主线。需求分析阶段深入电商业务场景，通过企业访谈与数据调研，提炼出包含消费行为、交互频率、外部环境等30+维度的流失特征体系，明确预警系统的功能边界与教学适配点。系统设计阶段采用"业务-教学"双模架构，在核心预警模块外嵌入可配置的教学实验单元，支持学生自主调整算法参数（如样本权重、特征组合）并实时观察预测结果变化，实现算法透明化教学。模型构建阶段重点突破动态特征工程难题，将用户浏览路径中断、支付失败等时序行为与促销活动、竞品价格等外部情境数据融合，通过LSTM-CNN混合网络捕捉行为模式突变，同时采用代价敏感学习解决样本不平衡问题。效果评估环节建立三维评价体系，除技术指标（KS值、召回率）外，新增教学效能指标（如学生特征工程正确率、模型调优效率）与业务价值指标（客户挽留成本降低率），形成"技术产出-教学反馈-业务优化"的螺旋上升机制。

三：实施情况

研究按计划推进至核心开发阶段，已完成阶段性成果。需求分析阶段深度访谈3家头部电商企业，收集脱敏用户数据15万条，涵盖交易、客服、浏览等多维度行为，形成包含12类流失触发因素的《业务需求白皮书》。系统设计阶段完成双模架构搭建，其中教学实验模块支持4种算法（XGBoost/LSTM/随机森林/逻辑回归）的参数实时调优，并嵌入10个典型流失场景案例库。模型构建阶段实现动态特征工程框架，通过注意力机制提取行为序列关键节点，结合外部经济指标构建"行为-情境"联合特征空间，模型测试AUC达0.87，较传统静态方法提升12%。教学应用方面，已在两个实验班（共86人）开展系统试用，学生通过调整样本比例、特征权重等参数，直观理解算法黑箱，实验报告显示特征工程正确率提升35%，模型调优时间缩短40%。当前正推进系统可视化模块开发，计划下月集成实时预警面板，并启动第二阶段教学实验，重点验证系统对学生解决复杂业务问题能力的培养效果。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦系统深化与教学验证两条主线。技术层面，计划优化动态特征工程框架，引入图神经网络（GNN）建模用户社交关系对流失的影响，并开发实时流数据处理模块支持预警响应延迟控制在5秒内。教学层面，将扩充实验案例库至20个典型流失场景，新增“模型可解释性”专项实验，引导学生使用SHAP值分析特征贡献度。同时启动跨校教学试点，在3所合作高校的《数据挖掘应用》课程中部署系统，通过对比实验验证不同专业背景学生的技术吸收差异。系统功能迭代方面，计划开发干预策略推荐引擎，基于历史挽留数据生成个性化挽回方案，并嵌入教学模块供学生模拟策略效果评估。

五：存在的问题

研究推进中面临三方面挑战。数据维度上，外部环境变量（如竞品促销）获取存在滞后性，影响情境特征时效性，当前仅覆盖30%的动态因素。教学适配性方面，系统参数配置界面对非计算机专业学生仍显复杂，实验报告显示20%学生存在算法理解障碍。模型泛化能力有待提升，在低频消费品类用户中预测准确率波动较大（AUC0.78-0.92），反映出长尾用户行为模式捕捉不足。此外，校企合作深度不足导致业务验证环节受限，真实干预效果数据获取存在3个月延迟，影响闭环优化效率。

六：下一步工作安排

针对现存问题，分阶段制定改进路径。技术优化阶段（1-2月）：引入联邦学习机制解决数据孤岛问题，开发轻量化特征选择算法降低计算复杂度；教学升级阶段（3-4月）：重构实验界面为向导式操作流程，增设算法原理动画演示模块；模型攻坚阶段（5-6月）：构建多品类迁移学习框架，针对低频消费场景开发分层预测模型；业务验证阶段（7-8月）：深化与电商企业合作，建立实时数据同步通道，开展为期2个月的A/B测试验证干预效果。同步推进成果转化，整理形成《电商客户流失预警系统教学案例集》，计划在《计算机教育》期刊发表教学研究论文，并申请软件著作权。

七：代表性成果

中期研究已取得五项标志性成果。技术层面，构建的动态特征工程框架实现预测精度提升15%，相关算法设计获校级教学创新大赛一等奖；教学层面，开发的首套实验指南已被2所高校采纳，学生实验报告显示特征工程能力达标率从68%提升至92%；数据资源方面，整理的脱敏电商行为数据集（15万条）被纳入省级教学资源库；系统原型完成度达80%，核心模块通过第三方软件测试；学术产出方面，撰写的研究论文《时序行为与情境融合的电商客户流失预测》已被EI会议录用。这些成果初步验证了“技术赋能教学”模式的可行性，为后续研究奠定了坚实基础。

《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究结题报告一、概述

本研究历时12个月，围绕电商客户流失预警系统的教学应用展开，构建了融合数据挖掘技术与实践教学创新的教学研究体系。研究依托真实电商场景，通过动态特征工程、多模态算法集成与教学场景适配，最终实现了一套兼具技术先进性与教学实用性的系统原型。项目突破传统教学案例的静态局限，将算法开发、模型验证、业务干预全流程转化为可操作的实验教学载体，在4所高校的《数据挖掘应用》课程中完成三轮教学实践，累计覆盖学生320人次，验证了“技术赋能教学”模式的可行性。研究成果包括动态预测模型、可配置实验系统、标准化教学资源包及多维评估体系，为数字经济时代应用型人才培养提供了可复制的实践范式。

二、研究目的与意义

研究旨在破解电商客户管理教学中理论与实践脱节的痛点，通过构建真实业务场景下的流失预警系统，实现三个核心目标：技术层面，开发具备高精度（AUC≥0.85）、低延迟（响应≤5秒）的预测模型，解决传统方法对动态行为捕捉不足的问题；教学层面，设计贯穿“数据-模型-系统-评估”全链条的实验模块，培养学生从业务问题到技术解决方案的工程思维；应用层面，建立“预警-干预-反馈”闭环机制，为企业提供可量化的客户挽留策略。研究意义体现在双重维度：教育领域推动数据科学课程从理论讲授向实战演练转型，通过系统开发过程让学生亲历算法调优、模型验证等关键环节，深刻理解数据驱动决策的底层逻辑；产业领域则通过校企合作模式，将高校科研成果转化为企业客户管理工具，助力电商企业降低客户流失率15%以上，实现教学价值与商业价值的协同提升。

三、研究方法

研究采用“理论指导-技术实践-教学验证”三位一体研究范式，融合文献分析法、案例教学法、行动研究法与实验对比法。文献分析法系统梳理近五年顶刊中数据挖掘在客户管理中的应用进展，重点解析动态特征构建与教学场景适配的创新路径；案例教学法深度剖析3家头部电商企业的流失管理痛点，将业务逻辑转化为教学任务模块；行动研究法则通过三轮教学迭代（需求反馈-系统优化-效果评估），实现“开发-应用-改进”的动态循环。技术层面依托Python生态（Pandas/Scikit-learn/Flask）构建开发环境，采用LSTM-CNN混合网络捕捉用户行为时序特征，结合SHAP值实现模型可解释性；教学层面设计分层实验任务，基础层聚焦特征工程与算法对比，进阶层开展干预策略模拟，高阶层鼓励学生自主优化模型。评估环节建立三维指标体系：技术指标（AUC/KS值）、教学指标（学生操作熟练度/问题解决能力）、业务指标（客户挽留率/CLV提升），通过前后测对比、企业数据验证与问卷调查交叉验证研究成效。

四、研究结果与分析

系统开发与教学实践验证了研究目标的达成度。技术层面，动态特征工程框架融合时序行为与外部情境数据，使预测模型AUC达0.89，较传统方法提升17%，在低频消费场景中准确率波动收窄至±5%；实时预警模块通过流计算引擎实现秒级响应，延迟控制在3秒内，满足业务时效性需求。教学应用方面，三轮教学实践覆盖320名学生，实验组在特征工程正确率、模型调优效率等维度较对照组平均提升35%，92%的学生能独立完成从数据清洗到策略模拟的全流程操作。企业应用验证显示，系统在试点电商的挽留率提升18%，客户生命周期价值（CLV）增长12%，单客户挽回成本降低23%，证明技术方案具备商业落地价值。教学资源包（含20个实验案例、脱敏数据集、评估量表）已被6所高校采纳，形成可推广的产教融合范式。

五、结论与建议

研究证实“技术赋能教学”模式能有效破解数据科学教育痛点。通过构建业务-教学双模系统，实现算法开发与能力培养的深度耦合，学生工程思维与问题解决能力显著提升。企业应用验证了系统的商业价值，为电商客户管理提供可量化的决策工具。建议未来可探索三方面方向：教学层面可开发轻量化系统适配非计算机专业，增设行业垂直案例库；技术层面可引入联邦学习解决数据孤岛问题，强化模型可解释性；产业层面可建立高校-企业数据联盟，推动模型持续迭代与规模化应用。研究成果为数字经济时代应用型人才培养提供了可复制的实践路径。

六、研究局限与展望

研究存在三方面局限：外部环境变量获取滞后性影响情境特征时效性，仅覆盖40%动态因素；系统参数配置对非技术专业学生仍存在学习曲线；长尾用户行为模式捕捉能力有限，极端场景预测准确率不足。未来研究可从三方面突破：构建多模态数据融合框架，整合语音、图像等非结构化数据；开发自适应教学引擎，根据学生专业背景动态调整实验复杂度；探索迁移学习与强化学习结合，提升模型对新兴消费模式的适应性。随着5G与边缘计算技术的发展，实时预警与个性化干预能力将进一步增强，为电商客户管理开辟新维度。

《基于数据挖掘的电商客户流失预警系统设计与效果评估》教学研究论文一、背景与意义

电商行业的蓬勃发展伴随着客户资源的激烈争夺，客户流失问题如影随形，成为悬在企业头上的达摩克利斯之剑。行业数据显示，电商客户年均流失率普遍超过30%，新客户获取成本是维系老客户的5倍以上，这种“流失-获取”的恶性循环持续侵蚀企业利润根基。传统客户管理依赖人工经验与简单规则预警，面对海量交易数据、用户行为日志与外部环境变量交织的复杂场景，如同在迷雾中摸索，难以捕捉流失的细微信号，更无法实现预警的实时性与精准性。数据挖掘技术的崛起为破解这一难题提供了全新视角，通过机器学习算法对用户全生命周期数据进行深度建模，能够从历史行为中挖掘流失特征，构建动态预警机制，推动管理从“被动响应”向“主动干预”转型。

在高等教育领域，数据科学课程仍普遍存在理论与实践脱节的困境。多数教学案例停留在算法演示层面，缺乏贯穿“数据-模型-系统-评估”全链条的实践载体。学生难以将抽象的理论知识转化为解决实际问题的能力，更无法理解数据驱动决策的真实价值。将电商客户流失预警系统作为教学载体，不仅填补了教学案例的空白，更创造了一种“做中学”的沉浸式体验——当学生亲手设计出能够预测流失的系统，并通过实验验证其有效性时，所获得的不仅是技术能力的跃升，更是对数据背后商业逻辑的深刻洞察。这种理解，正是数字经济时代人才最核心的竞争力。

本研究将数据挖掘技术与电商场景深度融合，构建兼具技术实用性与教学示范性的预警系统。通过系统开发过程，学生得以亲历从需求分析、特征工程、模型构建到效果评估的全流程，在解决真实业务问题的过程中培养工程思维与创新能力。同时，系统设计嵌入可配置的教学实验模块，支持学生自主调整参数、观察结果变化，将算法黑箱转化为可探索的透明空间。这种“业务-教学”双模架构，既为企业提供可量化的客户挽留工具，又为高校产教融合开辟了新路径，让冰冷的数据在实验室与商业场景间自由穿梭，最终绽放出温暖的教育价值。

二、研究方法

本研究采用“理论指导-技术实践-教学验证”三位一体研究范式，构建严谨而灵活的方法论体系。理论层面，系统梳理客户关系管理（CRM）理论与数据挖掘技术的交叉研究进展，重点解析动态特征构建、多模态算法集成与教学场景适配的创新路径，为系统设计提供坚实的理论支撑。技术层面，依托Python生态（Pandas/Scikit-learn/Flask）构建开发环境，采用LSTM-CNN混合网络捕捉用户行为时序特征，结合SHAP值实现模型可解释性；教学层面设计分层实验任务，基础层聚焦特征工程与算法对比，进阶层开展干预策略模拟，高阶层鼓励学生自主优化模型，形成阶梯式能力培养路径。

数据挖掘方法贯穿系统全生命周期。需求分析阶段，通过深度访谈3家头部电商企业，提炼包含消费行为、交互频率、外部环境等30+维度的流失特征体系；模型构建阶段突破动态特征工程难题，将用户浏览路径中断、支付失败等时序行为与促销活动、竞品价格等外部情境数据融合，通过注意力机制提取行为序列关键节点，同时采用代价敏感学习解决样本不平衡问题；效果评估环节建立三维指标体系，技术指标（AUC/KS值）、教学指标（学生操作熟练度/问题