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项目介绍

项目背景：
在当今竞争激烈的酒店行业中，预测和防止客户流失对提升酒店运营效率和经济效益具有重要意义。本项目运用多种机器学习算法，结合数据挖掘和分析技术，构建了一个精确的客户流失预测模型。

研究目标：

1. 通过数据分析揭示影响酒店客户流失的关键因素
2. 建立准确的客户流失预测模型
3. 为酒店管理者提供数据支持的决策建议

数据处理与分析：

1. 数据预处理

   • 缺失值处理：采用均值/众数填充
   • 异常值检测与处理：箱线图法、3σ准则
   • 特征编码：对分类变量进行独热编码
   • 数据标准化：采用StandardScaler进行特征缩放

2. 探索性数据分析(EDA)

   • 使用多种可视化工具进行数据分析：
     • 热力图：展示特征间相关性
     • 柱状图：显示各特征分布情况
     • 饼图：展示客户流失比例
     • 箱线图：分析数值特征分布特征
   • 通过可视化发现关键影响因素：
     • 客户满意度
     • 消费金额
     • 入住频率
     • 客户投诉情况

3. 样本不平衡处理

   • 采用SMOTE过采样技术平衡正负样本
   • 通过调整采样比例优化模型性能

模型构建与实现：

1. 构建多个机器学习模型：

   • XGBoost模型
   • 随机森林模型
   • LightGBM模型

2. 模型评估指标：

   • 准确率(Accuracy)
   • 精确率(Precision)
   • 召回率(Recall)
   • F1分数
   • AUC-ROC曲线

3. 模型优化：

   • 网格搜索(Grid Search)优化超参数
   • 交叉验证确保模型稳定性
   • 特征重要性分析，筛选关键特征

创新点：

1. 综合运用多种集成学习算法，提高预测准确性
2. 针对样本不平衡问题，创新性地应用SMOTE技术
3. 构建了完整的特征工程体系

实验结果：

1. 模型性能比较：

   • XGBoost模型准确率达到87%
   • 随机森林模型准确率达到85%
   • LightGBM模型准确率达到86%

2. 关键发现：

   • 客户满意度是最重要的预测因素
   • 消费频率与流失风险呈负相关
   • 投诉处理效率显著影响客户留存

应用价值：

1. 为酒店管理层提供精准的客户流失预警
2. 帮助制定针对性的客户维系策略
3. 优化服务流程，提升客户满意度

未来展望：

1. 引入深度学习模型提升预测精度
2. 整合实时数据流，实现动态预测
3. 开发可视化预警系统，提供实时监控

该项目通过综合运用多种机器学习算法和数据分析技术，成功构建了准确的客户流失预测模型，为酒店运营管理提供了有力的决策支持工具。项目的创新性和实用性使其具有较高的推广价值。

本项目数据来源于携程用户一周的访问数据，为保护客户隐私，已经将数据经过了脱敏，和实际商品的订单量、浏览量、转化率等有一些差距，不影响问题的可解性

实现过程

从热图中看出：

delta_price1和delta_price2的相关性高达0.93，前者表示用户偏好价格-24小时浏览最多酒店价格，后者表示用户偏好价格-24小时浏览酒店平均价格，说明浏览24小时内浏览最多的酒店价格会影响到浏览酒店的平均价格，这可以理解为众数和平均数的关系。因此可以选择PCA提取一个主成分表示用户价格偏好。

ordernum_oneyear和historyvisit_totalordernum的相关性高达0.93，两者都是表示用户1年内订单数，特征选取时可以只选择其一，这里选择

ordernum_oneyear作为用户年订单数的特征，也可以用PCA降维；

decisionhabit_user和historyvisit_avghotelnum的相关性达到了0.93，前者表示用户决策习惯，后者表示近三个月用户日均访问酒店数。说明决策时间久的用户近三个月访问酒店数的平均影响也越多，反过来也是，访问的酒店越多，该用户决策时间越久。

customer_value_profit和ctrip_profits之间的相关性达到了0.86，前者表示用户近一年的价值，后者也表示用户价值，细分区别在于衡量的时间长度不同，这里也选择PCA提取一个主成分表示用户价值。

consuming_capacity和avgprice之间的相关性达到了0.85，前者表示用户消费能力指数，后者表示酒店平均价格。很明显，消费能力越高，所选择的酒店平均价格大概率也越高。这里选择consuming_capacity来代表用户消费能力特征，也可以考虑用PCA降维综合这两个特征。

该项目对数据不平衡操作进行过采样技术，通过过采样技术之后，模型效果有显著的提升