你是一名资深数据科学家，就职于一家提供协同办公软件的SaaS公司。公司希望提前一个月预测哪些企业客户可能会流失（停止续费）。请设计一个完整的数据分析流程：1. 数据假设：假设我们拥有用户登录日志、功能使用频率（按天）、提交工单数量、以及计费记录；2. 特征工程：请详细列出至少10个关键特征，并解释为什么这些特征对流失预测有帮助（例如：'过去7天活跃度下降比率'）；3. 模型选择：对比随机森林、XGBoost和逻辑回归在此场景下的优劣；4. 评估指标：除了Accuracy和AUC，针对业务不平衡（流失客户少）的情况，你还建议关注哪些指标？请提供Python代码框架，使用scikit-learn构建一个基线模型，并展示如何输出特征重要性排序。