基于朴素贝叶斯的电信数据挖掘应用挺实用的，尤其适合你刚入门数据挖掘或者想快速搭个电信行业的小项目的时候。资料里有现成的朴素贝叶斯应用案例，思路也讲得比较清楚，像通话时长、短信数量这些数据，响应也快，代码也简单。

电信行业的用户流失预测，用朴素贝叶斯还挺合适的。像是通话少了、话费降了，这些都是高风险信号，数据预做好，模型训练起来还蛮顺手的，文件里对预也有提。别忘了，数据清洗真的挺关键，省不少后期麻烦。

嗯，推荐你顺手看看资料里的在线数据挖掘（免费）软件使用手册.pdf，上面有一些工具的操作小技巧，跑起来还挺方便的。像特征选择、标准化、归一化这些步骤，做对了，后面的建模也更稳。

文档里用朴素贝叶斯搭预测模型，还给了几个电信场景，比如推荐套餐、用户流失，比较接地气。模型假设特征之间互相独立，虽然实际场景有点复杂，但拿来做快速测试或者打个基础模型，还是香的。

哦对了，如果你想拓展一下，文档里还顺手给了几个链接，比如贝叶斯公式、决策树、Matlab 代码这些，挺适合你深入玩玩。你要是正好做电信相关项目，可以先跑跑这个，调整下特征，效果说不定比你想的还要好。