在使用邏輯回歸進(jìn)行用戶離網(wǎng)模型建模之前，以下步驟都是有必要的：

A: **按照是否離網(wǎng)分層抽樣構(gòu)造建模用數(shù)據(jù)集，避免某類結(jié)果的樣本過(guò)少**
- **分析**：這是非常必要的，因?yàn)樵诮⒛Ｐ蜁r(shí)，數(shù)據(jù)集中的類別不平衡（例如，離網(wǎng)用戶和未離網(wǎng)用戶數(shù)量差距過(guò)大）可能會(huì)影響模型的性能。分層抽樣可以確保每個(gè)類別都有足夠的樣本數(shù)量，這對(duì)于提升模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性是重要的。

B: **對(duì)自變量進(jìn)行相關(guān)分析，并采取必要的降維處理**
- **分析**：自變量之間可能存在多重共線性，這會(huì)影響模型的解釋能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。通過(guò)相關(guān)分析，可以識(shí)別出相關(guān)性過(guò)高的變量，并通過(guò)技術(shù)如主成分分析(PCA)進(jìn)行降維，進(jìn)而減少冗余信息。

C: **對(duì)用戶教育程度取啞變量**
- **分析**：?jiǎn)∽兞浚―ummy Variables）是用來(lái)處理分類變量的，邏輯回歸要求輸入變量是數(shù)值型的。如果“用戶教育程度”是一個(gè)分類變量（如小學(xué)、初中、高中、大學(xué)），則需要轉(zhuǎn)換為啞變量，以便模型能夠正確處理并分析這些信息。

D: **對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行分箱處理**
- **分析**：分箱處理（Binning）可以將連續(xù)變量轉(zhuǎn)化為分類變量，是提高模型魯棒性的一種常用方法。分箱能減少噪聲影響，改善模型在處理非線性關(guān)系時(shí)的表現(xiàn)。不過(guò)，要注意過(guò)度分箱可能會(huì)導(dǎo)致信息損失。

因此，正確的答案是：**A, B, C, D**。這些步驟都是在邏輯回歸建模之前值得采取的準(zhǔn)備措施。