餐饮企业客户流失预测数据分析与可视化

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餐饮企业客户流失预测数据分析与可视化

引言

在餐饮企业中，客户流失是一个常见的问题。了解客户流失的原因和预测客户流失情况对于餐饮企业来说非常重要。本文将介绍如何使用数据分析和可视化来预测餐饮企业的客户流失情况。

数据准备

首先，我们需要准备一些数据来分析和预测客户流失。假设我们有一份包含客户信息和流失标签的数据集。其中，客户信息包括客户的年龄、性别、消费金额、消费频率等特征。流失标签是一个二元变量，表示客户是否流失。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("customer_data.csv")

# 查看数据集的前几行
print(data.head())

数据分析

在进行数据分析之前，我们可以先对数据进行一些简单的统计分析，以了解数据的基本情况。

# 描述性统计分析
print(data.describe())

# 查看不同性别客户的数量
print(data["gender"].value_counts())

# 绘制消费金额的直方图
import matplotlib.pyplot as plt
data["amount"].plot(kind="hist")
plt.xlabel("Amount")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

特征工程

在进行客户流失预测之前，我们需要对数据进行特征工程，以提取有用的特征并进行数据转换。

# 提取特征变量和目标变量
X = data.drop("churn", axis=1)
y = data["churn"]

# 类别型变量编码
X_encoded = pd.get_dummies(X)

# 数值型变量标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_encoded)

模型训练与预测

接下来，我们可以使用机器学习算法训练一个模型来预测客户流失情况。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

结果可视化

最后，我们可以使用可视化工具来呈现模型的预测结果。

# 绘制混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d")
plt.xlabel("Predicted")
plt.ylabel("Actual")
plt.show()