酒店预订取消风险预测与客户特征分析

从酒店历史订单预测取消风险，比较分类模型与概率校准，并用 SHAP 和固定跟进预算分析客户特征及筛查效果。

• 技术与任务机器学习
• 应用方向信息与人工智能 · 经管与人文社科

项目亮点

• 时间划分回答什么问题
• 预测概率为什么需要校准
• 跟进预算怎样变成评价指标

数据与任务

酒店能够跟进的订单有限，怎样优先找到更可能取消的订单？这个项目将风险预测与有限跟进预算连接起来，在历史数据上比较模型的排序、概率可信度和筛查覆盖效果。

先说清楚，它到底在做什么

Hotel Booking Demand 数据保留 17 项模型输入，覆盖酒店、渠道、住宿计划及历史预订特征。按到店日期依次划分训练、调参、校准与测试，排除最终状态等不适合作为预测输入的字段。

搞懂它，你能在面试里讲清楚什么

时间划分回答什么问题

模型先用较早订单训练，再在 2017 年 1—8 月的 40,687 条订单上测试，观察向未来留出的离线表现。数据按到店日期组织，解释时需要保留这一历史快照口径。

预测概率为什么需要校准

排序好并不意味着 70% 的风险分数就对应约 70% 的实际取消率。项目比较 ROC-AUC、AP 与 Brier，并用独立校准阶段确定概率变换和阈值。

跟进预算怎样变成评价指标

调参选定随机森林。按风险取测试订单前 20%，8,138 条预算命中 5,872 条取消，命中率为 72.16%、覆盖率为 37.29%。这描述历史筛查效率，可以与随机选择比较。

怎样阅读实验与配图

特征解释围绕客户类型、提前预订天数和客源细分展开，帮助理解为什么某些订单风险较高。技术文档同时提供模型比较、阈值与预算分析，使模型指标能够对应酒店管理中的具体问题。

面试与答辩可以怎样准备

怎样区分排序能力与概率校准质量？

为什么阈值不能直接在测试集上挑选？

高风险订单覆盖率与干预后减少的取消率是什么关系？

配套讲解材料围绕整体思路、关键步骤与结果解读展开，并提供面试问答与简历表达参考。准备时可以先按流程说明输入和输出，再选一个样例解释方法，最后用结果图回答具体问题。简历描述结合实际参与内容调整，配图可以放入 PPT 模板组织汇报。

配套资料

技术文档从任务背景、数据组织讲到模型与实验，再结合图表解释结果，包含面试问答和项目表达参考。下面展示正文选页，便于了解讲解内容与图文组织。

代码覆盖数据处理、核心方法和实验分析。下面是实际源码中的关键函数节选，可以结合文档中的流程与公式阅读，再沿输入、计算与输出理解具体实现。

适合谁

酒店管理、旅游管理、工商管理与商业数据分析方向。 项目资料可用于学习、选题交流与面试答辩准备；沿着数据、方法、实验和解释逐步掌握，形成能够独立讲清楚的项目经历。