基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析

摘要

本文主要研究了基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析。首先，作者介绍了业务背景和数据集的特征，包括用户、酒店和订单相关特征。在数据理解和处理部分，作者进行了描述性分析和特征增强。接着，作者提出了基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测方案。

在模型构建和评估过程中，作者使用了不同的机器学习算法进行分类任务，并绘制了ROC曲线图来展示不同模型的性能。此外，作者还对模型进行了优化，包括使用PCA降维、LDA降维、特征选择等方法。最后，作者采用了RFM模型和K-means聚类算法进行客户画像构建。

总之，本文通过深入研究酒店客户流失预测和画像分析，为携程提供了一种有效的方法来挖掘影响用户流失的关键因素，从而更好地完善产品设计、提升用户体验。

1. 业务理解

作为中国领先的综合性旅行服务公司，携程每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务。其中，客户流失率是考量业务成绩的一个非常关键的指标。此次竞赛的目的是深入了解用户画像及行为偏好，找到最优算法，挖掘出影响用户流失的关键因素，从而更好地完善产品设计、提升用户体验！

本次比赛提供2个数据集，分别为训练集userlostprob_train.txt和测试集userlostprob_test.txt。训练集为2016.05.15-2016.05.21期间一周的访问数据，测试集为2016.05.22-2016.05.28期间一周的访问数据。

2. 数据理解和处理

2.1 特征理解

查看数据集各特征字段，其中，label=1代表流失客户，label=0代表非流失客户。其他指标主要可以分为三种类型的数据指标：

• 用户相关特征：访问时长、访问次数、访问酒店数、使用时间、价格偏好、星级偏好、消费能力、价格敏感指数、用户价值
• 酒店相关特征：独立访问用户数、评论人数、评论数、历史取消率、酒店平均价格、最低价、商务属性指数等
• 订单相关特征：历史订单数、取消率、下单距离时长、访问日期、入住日期等

2.2 数据基本情况

首先导入所需的库并读取数据。然后进行数据预处理，包括解决中文乱码问题和显示全部特征。最后对数据进行初步探索性分析。

2.3 特征相关性分析

通过计算各个特征之间的相关系数来分析它们之间的关系。从热力图中可以看出不同特征之间的相关性强弱。例如，delta_price1（用户偏好价格-24小时浏览最多酒店价格）和delta_price2（用户偏好价格-24小时浏览酒店平均价格）的相关性高达0.91，可以理解为众数和平均数的关系。此外，还可以观察到其他有趣的相关性模式。

3. 酒店客户流失预测模型构建和评估

3.1 支持向量机

使用支持向量机（SVM）对酒店客户流失进行预测，并绘制ROC曲线来展示不同模型的性能。结果显示，我们的模型具有很高的准确率和AUC得分。

3.2 K-means聚类用户画像构建

根据RFM模型和K-means聚类算法进行客户画像构建。RFM模型可以帮助我们理解客户的购买行为模式，而K-means聚类则可以将客户划分为不同的群体，从而进行更精细化的服务。

4. 结论与展望

通过对酒店客户流失预测和画像分析的研究，我们不仅能够更好地了解客户的需求和行为模式，还为提升用户体验和优化产品设计提供了有力的支持。未来，我们将继续探索更多的特征选择方法和机器学习算法，以进一步提高预测准确性和客户满意度。
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