基于多种机器学习的酒店客户流失预测模型的研究与实现
文章目录
- ==有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主==
- 项目介绍
- 实现过程
有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主
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：
- 通过数据分析揭示影响酒店客户流失的关键因素
- 建立准确的客户流失预测模型
- 为酒店管理者提供数据支持的决策建议
数据处理与分析：
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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
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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
- 使用多种可视化工具进行数据分析：
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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：
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构建多个机器学习模型：
- XGBoost模型
- 随机森林模型
- LightGBM模型
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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
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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：
- 综合运用多种集成学习算法，提高预测准确性
- 针对样本不平衡问题，创新性地应用SMOTE技术
- 构建了完整的特征工程体系
实验结果：
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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%
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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：
- 为酒店管理层提供精准的客户流失预警
- 帮助制定针对性的客户维系策略
- 优化服务流程，提升客户满意度
未来展望：
- 引入深度学习模型提升预测精度
- 整合实时数据流，实现动态预测
- 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