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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:
- 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:
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
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:
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:
构建多个机器学习模型:
- XGBoost模型
- 随机森林模型
- LightGBM模型
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
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:
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%
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