携程酒店用户流失预测分析

"该资源是关于携程酒店浏览客户流失概率预测的分析报告，由陈无忌分享，涉及大数据分析、算法、流失率预测、推荐系统以及Spark应用。报告旨在通过理解用户画像和行为偏好，利用精准的算法找出影响用户流失的关键因素，优化产品设计和提升用户体验。报告内容包括问题分析、特征工程、模型原理与调参、模型融合和总结。在问题分析部分，明确了精确度、召回率和F1分数等评估标准，并提供了数据概况，如样本ID、目标变量、访问日期、入住日期、用户行为特征等。报告还提到了基于Hadoop生态系统进行数据分析以及Spark带来的效率提升。" 在问题分析阶段，报告首先定义了问题的核心，即深入理解用户行为以预测流失概率，通过优化算法来识别关键影响因素。评价标准是精确度（Precision）、召回率（Recall）和两种F1分数，强调了在保证预测准确度（Precision >= 0.97）的同时，寻找最高召回率的阈值。数据概况展示了多个特征，包括用户访问行为、决策习惯、历史订单数以及订单取消比例等，这些特征对于构建用户兴趣模型至关重要。 特征工程是预测模型建立的基础，可能涉及到特征选择、特征组合、特征缩放等多种技术，以提取最有价值的信息。模型原理及调参环节会探讨各种机器学习算法，如逻辑回归、随机森林、梯度提升树等，以及如何通过参数调整来优化模型性能。模型融合则可能运用bagging、boosting或者stacking等方法，结合多个模型的预测结果以提高整体预测准确性。 报告还提及了Spark在大数据处理中的作用，它能够加速数据预处理、特征工程和模型训练的过程，这对于处理海量的用户行为数据尤其有利。整个分析流程可能在Hadoop生态系统上进行，利用其分布式计算能力处理大数据问题。 总结部分，陈无忌及其团队可能分享了他们在特征工程、模型选择和融合方面的经验，以及在实际竞赛和项目中的应用效果，这为理解和预测酒店客户的流失提供了宝贵的实践指导。