酒店客户流失预警模型

模型采用逻辑回归与梯度提升相结合的方法，对会员消费频次、最近消费间隔、客单价下滑及投诉记录等原始特征进行编码与加权，构建分客群流失概率评分模型，输出风险分级、预警名单与挽留优先级建议，形成可解释、可复用的建模流程，保障特征口径一致与结果可复现。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于酒店会员消费行为与投诉工单，采用逻辑回归与梯度提升算法构建客户流失预警模型，用于识别高流失风险会员并输出风险分级、预警名单及挽留优先级建议，以支持客户维系策略，降低会员流失率。