航空公司客户价值分析Kmeans

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航空公司客户价值分析-航空公司客户价值分析实战

航空公司客户价值分析作者：柳睿来源：《财讯》2018年第09期航空市场竞争的加煎和航空业的发展，要求国内航空公司必须利用大量数据中隐含的知识才能抓住时机。

如此，客户是企业至关重要的成功因素和利润来源。

将数据挖掘、机器学习技术应用于客户关系管理，能够为企业提供经营和决策的量化依据，使企业能够把握重点，分轻重急缓，有效利用有限资源，拓展利润上升空间。

针对客户关系管理中客户价值这一问题，通过对航空公司现有数据仓库中客户信息的分析，本文采用RFM模型得到必要指标变量，再运用Kmeans算法对RFM所褥出的指标进行聚类，将客户群逊分为价值不同的五类客户群，并对每个客户群进行分析和总结，提出了针对每类客户群的营销策略。

RMF模型客户价值分析 Kmeans背景介绍航空公司同样也面临这样的何如划分客户群的问题，而客户细分就是能够解决这种问题的关键。

国内某航空公司市场面临旅客流失、资源为充分利用等经营危机。

因此本文的日标足利用某航空公司的会员档案信息和其航班乘坐记录，通过建市合理的客户价值评估模型，对客户进行分群，分析比较不同客户群的客户价值，并制定相应的个性化营销策略。

本文运用RFM 模型对客户分类。

数据描述与预处理（1）数据统计分析原始数据含有44个变量属性，我们对原始数据有个初步的描述理解。

由数据可知男性在观测窗几内飞行次数远超与女性。

会员级别为4的客户飞行次数最多，其次足会员级别为5的客户，会员级别为6的客户飞行次数最少，可以知道级别越高（4级最高，6级最低）飞行次数越多，可能是由于级别越高，得到的折扣率相对较高。

（2）数据预处理在本案例中，以2014年3月31日为结束时间，选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口（也就是时间间隔为2012年4月1H至2014年3月31日），抽取观测窗几以内有乘机记录的所有客户的详细数据形成历史数据，并将数据分为三个维度，分别是客户基本信息、乘机信息和积分信息，总共包含会员卡号、入会时间、年龄、工作地所在省份、观测窗口的结束时间、乘机积分、飞行公里数等44个变量属性。

Python数据分析与应用-第章-航空公司客户价值分析

ay & Adam Curry从国外数百家公司进行了客户营销实施的经验中提炼了如下经验。公司收入的80%来自顶端的20%的客户。 20%的客户其利润率100%。 90%以上的收入来自现有客户。大部分的营销预算经常被用在非现有客户上。 5%至30%的客户在客户金字塔中具有升级潜力。客户金字塔中客户升级2%，意味着销售收入增加10%，利润增加50%。这些经验也许并不完全准确，但是它揭示了新时代客户分化的趋势，也说明了对客户价值分析的迫切性和必要性。
航空公司客户数据说明
续表
思考
原始数据中包含40多个特征，利用这些特征做些什么呢？我们又该从哪些角度出发呢？
项目目标
结合目前航空公司的数据情况，可以实现以下目标。 Ø Ø Ø 借助航空公司客户数据，对客户进行分类。对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类别客户的客户价值。对不同价值的客户类别提供个性化服务，制定相应的营销策略。
航空公司客户价值分析
2019/1/23
目录
1
了解航空公司现状与客户价值分析预处理航空客户数据使用K-Means算法进行客户分群小结
2
3
4
分析航空公司现状
1. 行业内竞争
民航的竞争除了三大航空公司之间的竞争之外，还将加入新崛起的各类小型航空公司、民营航空公司，甚至国外航空巨头。航空产品生产过剩，产品同质化特征愈加明显，于是航空公司从价格、服务间的竞争逐渐转向对客户的竞争。
新增信息抽取
目录
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了解航空公司现状与客户价值分析预处理航空客户数据使用K-Means算法进行客户分群小结
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处理数据缺失值与异常值
航空公司客户原始数据存在少量的缺失值和异常值，需要清洗后才能用于分析。通过对数据观察发现原始数据中存在票价为空值，票价最小值为0，折扣率最小值为0，总飞行公里数大于 0的记录。票价为空值的数据可能是客户不存在乘机记录造成。处理方法：丢弃票价为空的记录。其他的数据可能是客户乘坐0折机票或者积分兑换造成。由于原始数据量大，这类数据所占比例较小，对于问题影响不大，因此对其进行丢弃处理。处理方法：丢弃票价为0，平均折扣率不为0，总飞行公里数大于0的记录。

python数据分析与挖掘实战---航空公司客户价值分析

python数据分析与挖掘实战---航空公司客户价值分析航空公司客户价值分析⼀、背景与挖掘⽬标客户关系管理是企业的核⼼问题，关键在于客户的分类：区别⽆价值客户，⾼价值客户，针对不同客户群体有的放⽮投放具体服务⽅案，实现企业利润最⼤化的⽬标。

各⼤航空公司采取优惠措施喜迎更多客户，国内航司⾯对客户流失和资源未完全利⽤等危机，因此建⽴⼀个客户价值评估模型来实现对客户的分类。

⼆、分析⽅法与过程本次的分析⽬的在于客户价值识别，客户价值识别最常⽤的模型是RFM模型：R（最近消费时间间隔）F（消费频率）M（消费⾦额）。

飞机票价取决于飞⾏距离和仓位等级，消费同等⾦额票价的旅客对航司的价值不⼀定相同：购买短程头等舱的旅客和购买长途经济舱的旅客，明显前者对航司的贡献更⼤。

所以对M（消费⾦额）建模时要进⾏修改：⽤⾥程数平均值M和仓位折扣系数平均值C来代替消费的⾦额。

同时，考虑旅客中，加⼊会员的时间越长，客户的潜在价值⼀般越⾼，所以定义⼀个客户关系长度L,作为区分客户的另⼀指标。

接下来针对LRFMC模型，对客户进⾏区分。

LRFMC模型：（1）客户关系长度L：航空公司会员时间的长短。

（2）是消费时间间隔R。

（3）消费频率F。

（4）飞⾏⾥程M。

（5）折扣系数的平均值C。

LRFMC模型指标含义：（1） L：会员⼊会时间距观测窗⼝结束的⽉数。

（2） R：客户最近⼀次乘坐公司飞机距离观测窗⼝结束的⽉数。

（3） F：客户在观测窗⼝内乘坐公司飞机的次数。

（4） M：客户在观测窗⼝内累计的飞⾏⾥程碑。

（5） C：客户在观测窗⼝内乘坐仓位所对应的折扣系数的平均值。

⽅法：本案例采⽤聚类的⽅法，通过对航空公司客户价值的LRFMC模型的五个指标进⾏K-Means聚类，识别客户价值。

三、数据描述给出所有属性的基本信息，共25个属性，均⽆⼤量缺失现象或缺失现象很少。

四、建模1、数据探索分析对数据进⾏缺失值分析与异常值分析，分析出数据的规律以及异常值查找每列属性观测值个数，最⼤值，最⼩值。

利用KMeans聚类进行航空公司客户价值分析

利⽤KMeans聚类进⾏航空公司客户价值分析准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据，本⽂利⽤了航空公司的部分数据，利⽤Kmeans聚类⽅法，对航空公司的客户进⾏了分类，来识别出不同的客户群体，从来发现有⽤的客户，从⽽对不同价值的客户类别提供个性化服务，指定相应的营销策略。

⼀、分析⽅法和过程1.数据抽取——>2.数据探索与预处理——>3。

建模与应⽤传统的识别客户价值应⽤最⼴泛的模型主要通过3个指标（最近消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）和消费⾦额（Monetary））来进⾏客户细分，识别出价值⾼的客户，简称RFC模型。

点击查看在RFC模型中，消费⾦额表⽰在⼀段时间内，客户购买产品的总⾦额。

但是不适⽤于航空公司的数据处理。

因此我们⽤客户在⼀段时间内的累计飞⾏⾥程M和客户在⼀定时间内乘坐舱位的折扣系数C代表消费⾦额。

再在模型中增加客户关系长度L，所以我们⽤LRFMC模型。

因此本次数据挖掘的主要步骤：1).从航空公司的数据源中进⾏选择性抽取与新增数据抽取分别形成历史数据和增量数据2).对步骤1）中形成的两个数据集进⾏数据探索分析和预处理，包括数据缺失值和异常值分析。

即数据属性的规约、清洗和变换3).利⽤步骤2）中的处理的数据进⾏建模，利⽤Python下Sklearn库中提供的KMeans⽅法，进⾏聚类4)。

针对模型的结果进⾏分析。

⼆。

数据处理1.下⾯是本次试验数据集的⼀部分截图，数据集抽取2012-4-1到2014-3-31内乘客的数据，⼀个62988条数据。

包括了会员卡号、⼊会时间、性别、年龄等44个属性。

2.数据探索分析：主要是对数据进⾏缺失值分析与异常值的分析。

通过发现原始数据中存在票价为空值，票价最⼩值为0，折扣率最⼩值为0、总飞⾏公⾥数⼤于0的记录。

其Python代码如下：def explore(datafile,exploreoutfile):"""进⾏数据的探索@Dylan:param data: 原始数据⽬录:return: 探索后的结果"""data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8')explore=data.describe(percentiles=[],include='all').T####包含了对数据的基本描述，percentiles参数是指定计算多少分位数explore['null']=len(data)-explore['count'] ##⼿动计算空值数explore=explore[['null','max','min']]####选取其中的重要列explore.columns=['空值数','最⼤值','最⼩值']"""describe()函数⾃动计算的字段包括：count、unique、top、max、min、std、mean。

基于数据挖掘的航空公司客户价值分析

基于数据挖掘的航空公司客户价值分析第一章：绪论随着互联网时代的到来，航空公司已经成为了交通运输的主要方式。

然而，随着市场竞争加剧，如何提高客户留存率并提高收益成为了航空公司面临的重要问题。

此时，数据挖掘技术的应用则成为了解决这一问题的有力工具。

本文基于数据挖掘技术对航空公司客户价值进行分析，旨在为航空公司提供客户保留和收益提高的参考依据。

第二章：相关理论2.1 数据挖掘数据挖掘是一种自动化地探索海量数据，以找到其中隐藏的知识或规律的技术。

它是一种将大量数据集为基础的、自动化的山寨思考和提取模式的过程，是从大规模的天外数据集中提取先于知识或者信息，可以用这些信息来开发事物和创新构思。

2.2 客户价值客户价值是指企业通过对客户需求的了解，能够为客户提供的满足需求的产品和服务所创造的价值。

客户价值可分为现金价值和未来价值，其中现金价值是指客户在一定时间内购买产品或服务所带来的现金收益，未来价值则是指客户对企业的长期价值，如忠诚度。

第三章：相关方法3.1 K-Means聚类算法K-Means聚类算法是一种最常用的无监督学习算法，将簇内数据的方差和最小化是该算法的主要目标。

该算法以簇中心为依据，将数据逐个进行分类，使得彼此属于同一个类簇的数据离其所处的中心点最近。

3.2 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的算法，该算法通过树形结构，进行自上而下的逐一判断选择，最终将数据集分为驱动选择的不同类型。

该算法常用于分类和预测模型，比如说在金融领域，可以用该算法预测客户是否具有逾期风险。

第四章：案例分析本文以某航空公司的客户数据为分析基础，首先对客户进行分类，其次将数据进行分析，从而确定客户的价值，并建立相应的模型，以提高客户的保留率和收益。

4.1 客户分类通过对某航空公司的客户数据进行分析，选用K-means聚类算法对客户进行分类，根据聚类结果将客户分为三类：- 高价值客户：在过去一年中花费最高，是航空公司最重要的客户。

《R语言数据分析》课程教案—03航空公司客户价值分析

第3章航空公司客户价值分析教案一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求1.教学目标结合航空公司客户价值分析的案例，重点介绍数据分析算法中K-Means聚类算法在客户价值分析中的应用。

针对RFM客户价值分析模型的不足，使用K-Means算法构建航空客户价值分析LRFMC模型，详细描述数据分析的整个过程。

2.基本要求（1）熟悉航空公司客户价值分析的步骤与流程。

（2）了解RFM模型的基本原理，以及K-Means算法的基本原理。

（3）构建航空客户价值分析的关键特征。

（4）比较不同类别客户的客户价值，制定相应的营销策略。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）客户价值分析是什么？（2）影响航空公司客户价值的相关因素有哪些？（3）航空公司客户价值分析的意义在哪里？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）客户价值分析的使用场景有哪些？（2）航空客户价值分析的步骤与流程有哪些？（3）为何要构建关键特征？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。

亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

（1）除了K-Means算法，能否使用其他算法进行客户价值分析？（2）构建K-Means模型时，为何要选取3为聚类数？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）了解航空公司现状与客户价值分析。

（2）熟悉航空公司客户价值分析的步骤与流程。

（3）处理数据的缺失值与异常值。

Python数据分析与应用_第7章_航空公司客户价值分析报告

特征名称最小值最大值
L 12.17 114.57
R 0.03 24.37
F
M
C
2
368
0.14
213
580717
1.5
大数据挖掘专家
17
标准化LRFMC五个特征
L、R、F、M和C五个特征的数据示例，上图为原始数据，下图为标准差标准化处理后的数据。
LOAD_TIME
FFP_DATE
LAST_ TO_END
1.34
大数据挖掘专家
18
目录
1
了解航空公司现状与客户价值分析
2
预处理航空客户数据
3
使用K-Means算法进行客户分群
4
小结
大数据挖掘专家
19
了解K-Means聚类算法
1. 基本概念
K-Means聚类算法是一种基于质心的划分方法，输入聚类个数k，以及包含n个数据对象的数据库，输出满足误差平方和最小标准的k个聚类。算法步骤如下。 ➢ 从n个样本数据中随机选取k个对象作为初始的聚类中心。 ➢ 分别计算每个样本到各个聚类质心的距离，将样本分配到距离最近的那个聚类中心类别中。 ➢ 所有样本分配完成后，重新计算k个聚类的中心。 ➢ 与前一次计算得到的k个聚类中心比较，如果聚类中心发生变化，转(2)，否则转(5)。 ➢ 当质心不发生变化时停止并输出聚类结果。
最大乘机间隔积分兑换次数总精英积分
促销积分合作伙伴积分总累计积分非乘机的积分变动次数总基本积分
6
思考
原始数据中包含40多个特征，利用这些特征做些什么呢？我们又该从哪些角度出发呢？
大数据挖掘专家
7
项目目标
结合目前航空公司的数据情况，可以实现以下目标。

航空公司客户价值分析

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，它通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频次以及购买的总体金额三个指标来描述客户的价值状况。

分别为：最近消费时间间隔(Recently)、消费频率(Frequency)、消费金额(Money)。

在RFM模型的基础上，结合具体的业务背景，来对航空公司进行客户价值分析。

我们选择在一定时间内累积的飞行里程数(M)和客户在一定时间内乘坐舱位对应的折扣系数的平均值C来代替消费金额指标。

此外，航空公司会员入会时间的长短在一定时间内会影响客户价值，模型中增加了客户关系长度指标L。

利用客户入会时长L、消费时间间隔R、消费频率F、飞行里程数M以及折扣系数的平均值C来作为航空公司识别客户价值指标，见表1，记为LRFMC模型。

采用聚类分析的方法识别客户价值。

通过对航空公司客户价值LRFMC五个指标进行K-Means聚类，识别最有价值客户。

1、数据抽取以2014年3月31日为结束时间，选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口，抽取观测窗口内有乘机记录的所有客户的详细数据形成历史数据。

对于后续新增的客户详细信息，以后续新增数据中最新的时间点作为结束时间，采用上述同样的方法进行抽取，形成增量数据。

2、数据探索分析主要是进行缺失值分析和异常值分析，通过对数据的观察，发现原始数据中存在票价为空值，票价最小值为0、折扣率最小值为0、总飞行公里数大于0的记录，这个都是属于缺失值和异常值的范畴。

# 设置工作空间# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间setwd("F:/数据及程序/chapter7/示例程序")# 数据读取datafile <- read.csv('./data/air_data.csv', header = TRUE)# 确定要探索分析的变量col <- c(15:18, 20:29) # 去掉日期型变量# 输出变量最值、缺失情况summary(datafile[, col])#探索缺失数据的模式md.pattern(datafile[,col])#以图形方式描述缺失数据aggr(datafile[,col],number=T)3、数据预处理由于原始数据量比较大，上述被定义为缺失值和异常值的样本量很小，对问题的分学习影响不大，因此选择的是剔除缺失值和异常值。

基于机器学习的航空公司客户价值分析

基于机器学习的航空公司客户价值分析航空公司在如今竞争激烈的市场中，客户价值分析对于提高客户满意度和实现持续增长至关重要。

随着机器学习技术的迅速发展，航空公司可以利用这些技术来进行客户价值分析，以更好地了解和满足客户的需求。

本文将探讨基于机器学习的航空公司客户价值分析的方法和应用。

首先，理解客户价值分析的概念是理解基于机器学习的航空公司客户价值分析的基础。

客户价值分析是一种通过研究和评估消费者的需求、偏好和行为来确定他们对企业的价值的方法。

它可以帮助企业了解哪些客户是最有价值的、如何增加客户价值以及如何定制服务以满足客户的需求。

基于机器学习的航空公司客户价值分析使用机器学习算法和技术来处理大量的客户数据，并从中提取和分析有价值的信息。

下面是一些常用的机器学习技术和算法在航空公司客户价值分析中的应用：1. 预测客户购买偏好：通过分析历史数据，机器学习算法可以预测客户的购买偏好和需求，以便航空公司能够提前为其定制服务和推荐合适的机票、酒店和租车等产品。

2. 客户细分：通过聚类分析和分类算法，机器学习可以帮助航空公司将客户分成不同的群体，以便更好地理解每个群体的特点和需求，并为每个群体量身定制服务，提高客户满意度。

3. 客户生命周期价值预测：机器学习可以通过分析客户的历史数据、行为和交易信息，预测客户的生命周期价值。

这有助于航空公司识别哪些客户有更高的潜力和价值，并制定相应的营销策略。

4. 客户流失预测：机器学习算法可以分析客户的行为和特征，识别出哪些客户可能倾向于流失。

通过在流失风险较高的客户上采取相应措施，航空公司可以减少客户流失率并提高客户留存率。

5. 情感分析：通过分析客户的社交媒体评论、投诉和反馈等信息，机器学习可以进行情感分析，了解客户的情绪和满意度。

这有助于航空公司发现服务短板和改进方向，从而提升客户体验。

除了上述应用，机器学习在航空公司客户价值分析中还可以应用于航班延误预测、客户推荐系统、航空公司市场营销策略优化等方面。

基于聚类分析的航空公司客户群细分及营销策略

基于聚类分析的航空公司客户群细分及营销策略航空公司作为服务性行业，客户需求差异化明显且竞争激烈。

为了满足不同客户群体的需求，并制定针对性的营销策略，航空公司可以利用聚类分析对客户进行细分。

本文将探讨基于聚类分析的航空公司客户群细分及营销策略。

首先，航空公司需要收集大量的客户数据，包括个人信息、消费行为、航班偏好等。

接下来，将这些数据输入到聚类分析模型中，通过聚类算法将客户划分为具有相似特征的群体。

常用的聚类算法包括K-means和层次聚类等。

基于聚类分析的结果，我们可以将客户细分为不同的群体。

例如，可以将客户分为商务旅客和休闲旅客两大类。

商务旅客通常需要频繁出差，对航班时间和服务质量要求较高；而休闲旅客则更注重价格和行程的灵活性。

此外，还可以根据客户的购买力和消费水平进行细分，例如高消费客户和低消费客户。

在细分客户群体的基础上，航空公司可以制定相应的营销策略。

以商务旅客为例，可以通过提供更多的商务舱座位、灵活的航班时间和优质的服务来吸引他们。

与此同时，还可以加强与高端酒店的合作，提供一站式的商务旅行服务。

对于休闲旅客，航空公司可以通过降低票价、推出旅游套餐和增加航班频次等方式来吸引他们。

此外，还可以针对不同的休闲旅客群体提供不同的促销活动，例如针对家庭旅客的亲子优惠、针对情侣旅客的情侣套餐等。

对于高消费客户，航空公司可以推出会员制度，给予他们更多的积分和专属服务。

与此同时，还可以通过提供豪华的机舱设施、个性化的餐食和增值服务等方式来满足他们的需求。

对于低消费客户，航空公司可以通过降低票价、提供经济舱折扣或增加航班频次等方式来吸引他们。

此外，还可以通过与合作伙伴（如租车公司、酒店等）的联动促销、增值服务等方式增加其购买意愿。

在制定营销策略时，航空公司还应考虑客户的生命周期价值，即客户在整个购买过程中的潜在价值。

在推出促销活动时，应结合客户的购买习惯和偏好，采用精准的定向营销策略，提高客户的忠诚度和转化率。

基于数据挖掘的航空客户价值分析研究

基于数据挖掘的航空客户价值分析研究第一章：绪论随着航空业的持续发展，航空公司已经拥有了大量的客户数据。

这些数据可以包括客户的购票记录、飞行里程、升舱频率、忠诚度等。

通过对这些数据进行挖掘与分析，航空公司可以了解客户群体的特征，并制定相应的客户维护策略。

因此，本文通过挖掘航空公司客户数据，对航空客户价值进行分析研究，旨在探讨如何通过数据挖掘和分析得到客户的价值信息，以及利用这些信息制定相关的市场策略。

第二章：相关理论研究2.1 客户价值客户价值是指客户对企业产生的效益和利益。

在航空业中，客户价值可以体现在购票金额、飞行里程等方面。

通过分析客户价值，企业可以了解客户的重要性和贡献度，并据此采取相应的市场营销策略。

2.2 数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有意义的模式和规律的技术。

在航空业中，数据挖掘可以帮助航空公司发现客户群体的特征，挖掘客户的行为模式，提高客户满意度，从而达到客户维护和市场营销的效果。

第三章：研究方法3.1 数据采集本文使用某航空公司的客户数据进行分析。

数据包括客户的姓名、购票记录、飞行里程、升舱频率、忠诚度等。

3.2 数据预处理预处理是数据挖掘过程中的重要一步，主要是对原始数据进行清洗和规整。

本文中使用了数据清洗、缺失值填充、特征选择等技术对数据进行预处理。

3.3 模型建立本文使用K-Means聚类模型对客户进行分类，对每个客户群体的购买金额、飞行里程、升舱频率等指标进行统计和分析，最终得出每个客户群体的客户价值。

第四章：案例分析本文利用某航空公司的客户数据，进行客户价值分析。

首先使用K-Means聚类算法对客户进行分类，得到四个客户群体。

然后分别对每个客户群体的购买金额、飞行里程、升舱频率等指标进行分析，得出每个客户群体的客户价值，如图1所示。

图1：客户价值分析结果图（以购票金额为例）通过对客户的价值进行分析，可以对每个客户群体进行市场细分和营销策略的制定。

例如，对于价值较高的客户群体，航空公司可以通过一些优惠政策来提高客户的忠诚度，如加大积分兑换力度、升舱优惠政策等。

基于K-means的航空旅客聚类研究

基于K-means的航空旅客聚类研究作者：龚婷普慧洁张嘉伟吴昊辰来源：《价值工程》2018年第35期摘要：本文采用K-means聚类方法，通过分析国内外民航业的旅客细分及产品打包方法的优缺点，以自己调研收集的数据，对一定范围内的人群进行了旅客细分。

在使用SPSS对旅客细分的过程中，经过多次尝试，最终确定K=3时聚类效果最好，即将旅客分为三类：公/商务旅客、探亲旅游旅客、回家/返校学生团体，并为其设计了不同的产品组合。

Abstract： This paper adopts the K-means clustering method and analyzes the advantages and disadvantages of the passenger segmentation and product packaging methods in the civil aviation industry at home and abroad. Based on the data collected by the survey and study， the passengers within a certain range are subdivided. In the process of using SPSS to segment passengers， we have tried several times to finally determine the best clustering effect when K=3. This means that passengers are divided into three categories： public/business travelers， visiting relatives and tourists， home/back to school student groups and different product mixes were designed for them. However， due to the strong uncertainty in passenger demand， in the final APP， we will mainly push product accessories/free choice， and the product portfolio will supplement the sales approach to meet the needs of passengers for personalized and customized services.关键词：K-means;数据挖掘;产品组合;旅客细分Key words： K-means;data mining;product portfolio;passenger segmentation中图分类号：F560; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1006-4311（2018）35-0052-030; 引言在大数据时代，民航业有大量的旅客数据被闲置，得不到充分地利用。

航空公司客户价值分析Kmeans

数据变换由于原始数据没有直接给出LRFMC五个指标，需要自己计算，具体的计算方式为：（1）L=LOAD_TIME-FFP_DATE（2）R=LAST_TO_END（3）F=FLIGHT_COUNT(4) M=SEG_KM_SUM（5）C=avg_discount数据变换的Python代码如下：1.def reduction_data(datafile,reoutfile):2. data=(cleanoutfile,encoding='utf-8')3.data=data[['LOAD_TIME','FFP_DATE','LAST_TO_END','FLIGHT_COUNT','SEG _KM_SUM','avg_discount']]4.# data['L']=(data['LOAD_TIME'])(data['FFP_DATE'])5.#data['L']=int(((parse(data['LOAD_TIME'])-parse(data['FFP_ADTE'])).d ays)/30)6.####这四行代码费了我3个小时7. d_ffp=(data['FFP_DATE'])8. d_load=(data['LOAD_TIME'])9. res=d_load-d_ffp10. data['L']=(lambda x:x/(30*24*60,'m'))11.12. data['R']=data['LAST_TO_END']13. data['F']=data['FLIGHT_COUNT']14. data['M']=data['SEG_KM_SUM']15. data['C']=data['avg_discount']16. data=data[['L','R','F','M','C']]17.(reoutfile)变换结果如下：客户聚类采纳kMeans聚类算法对客户数据进行客户分组，聚成5组，Python代码如下：1.import pandas as pd2.from import KMeans3.import as plt4.from itertools import cycle5.6.datafile='./tmp/'7.k=58.classoutfile='./tmp/'9.resoutfile='./tmp/'10.data=(datafile)11.12.kmodel=KMeans(n_clusters=k,max_iter=1000)13.(data)14.15.# print16.r1=.value_counts()17.r2=18.r=([r2,r1],axis=1)19.=list+['类别数量']20.# print(r)21.# (classoutfile,index=False)22.23.r=([data,,index=],axis=1)24.=list+['聚类类别']25.# (resoutfile,index=False)对数据进行聚类分群的结果如下表所示：。

基于K-Means算法的航空公司客户价值分析

10随着航空公司间的激烈竞争,如何使客户与公司的关系进一步发展是航空公司目前面临的挑战,传统方法并不能够较好的解决该问题。

通过采用K-Means算法进行建模,分析航空公司客户特征客户价值,将现有客户价值和潜在客户价值,通过分析发现不同特征的客户具有不同的客户价值。

该研究表明,通过客户价值特征建模分析,可以为航空公司的发展提供决策依据,该技术不仅可以对客户价值进行分析也可以使其应用相关客户价值广泛应用。

0 引言新冠疫情的爆发让各个国家的经济陷入了危机,航空公司用户数骤减,航空企业的发展也面临瓶颈。

如何成功吸引客户使航空企业得到更好的发展,成为各个公司函待解决的问题。

根据帕累托原理,公司80%的收入来自于20%的用户,其余20%的销售收入占公司营销管理成本的80%[1]。

本文通过K-Means聚类算法的研究,将其应用于航空客户价值分析,从而为多个航空企业提供客户价值分析的技术支持。

1 方法介绍1.1 CRM理论介绍客户关系管理,简称为CRM,是一种营销战术,旨在尽可能全面、深入地了解各种有价值的客户信息,并不断提高用户粘性,以完成公司的持续高收益[2-3]。

客户关系管理的根本理论主要包含以下内容。

1.1.1 关系营销理论营销间的关系主要强调消费者开支质量,增强与客户的沟通,努力实现共赢的大好局面。

在与客户关系上多花费时间,能够最大化拥有客户量。

1.1.2 一对一营销理论该理论主要强调客户的尊重度,尽可能满足客户的需求,达成客户的意向,以朋友式关系处理客户关系,清楚每个客户的需求差异,从而更及时高效掌握客户资源。

1.1.3 数据库营销数据库中包括许多客户信息,通过这些信息,帮助企业在发现客户群和发现市场机遇方面能够做到准确快速,根据每个客户的需求差异,达到让顾客满意而做出的最低限度的支出[4]。

1.2 K-Means算法聚类分析是根据分类模式的具体特征进行分类,通过相同的特征或者不同特征对数据样本进行分组,聚类分析能够识别事物的不同属性,因此,聚类分析可以更好实现事物的分类问题。

航空公司客户价值分析(二)

航空公司客户价值分析（二）一、实验内容：1.复习如何使用python选取构建LRFMC模型需要的特征2.使用sklearn相关功能模块标准化LRFMC模型的特征3.使用sklearn的cluster模块提供的kmeans函数对不同客户群体LRMFC模型的5个特征进行聚类运算4.分析聚类结果，明确不同特征在不同客户群体中的作用。

5.根据分析结果，对客户进行分类，分别制定对应的营销策略。

二、程序清单及过程及截图：1.复习如何使用python选取构建LRFMC模型需要的特征本项目选择客户在一定时间内累积的飞行里程M和客户在一定时间内乘坐舱位所对应的折扣系数的平均值C两个特征代替消费金额。

此外，航空公司会员入会时间的长短在一定程度上能够影响客户价值，所以在模型中增加客户关系长度L，作为区分客户的另一特征。

然后将客户关系长度L，消费时间间隔R，消费频率F，飞行里程M和折扣系数的平均值C作为航空公司识别客户价值的关键特征, 记为LRFMC模型。

L＝LOAD_TIME－FFP_DATE，R＝LAST_TO_END，F＝FLIGHT_COUNT，M＝SEG_KM_SUM，C＝AVG_DISCOUNT。

## 选取需求特征airline_selection = airline[["FFP_DATE","LOAD_TIME","FLIGHT_COUNT","LAST_TO_END","avg_discount","SEG_KM_SUM"]]## 构建L特征L = pd.to_datetime(airline_selection["LOAD_TIME"]) - \pd.to_datetime(airline_selection["FFP_DATE"])L = L.astype("str").str.split().str[0]L = L.astype("int")/30## 合并特征airline_features = pd.concat([L,airline_selection.iloc[:,2:]],axis = 1)print('构建的LRFMC特征前5行为：\n',airline_features.head())2.使用sklearn相关功能模块标准化LRFMC模型的特征完成五个特征的构建以后，对每个特征数据分布情况进行分析，发现五个特征的取值范围数据差异较大，为了消除数量级数据带来的影响，需要对数据做标准化处理。

RFM模型的变形LRFMC模型与K-means算法的有机结合

RFM模型的变形LRFMC模型与K-means算法的有机结合应⽤场景：可以应⽤在不同⾏业的客户分类管理上，⽐如航空公司，传统的RFM模型不再适⽤，通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析；基于消费者数据的精细化营销应⽤价值： LRFMC模型构建之后使⽤了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进⾏细分，⽽不是传统的来与参考值对⽐进⾏⼿⼯分类，使得准确率和效率得到了⼤⼤提升，从⽽实现客户价值分析，进⾏精准的价格和服务设置；经常买机票的朋友不知道有没有发现，机票的价格通常“阴晴不定”。

3个⽉前是⼀个价格，2个⽉1个⽉1周前⼜是另⼀个价格；有时候⽩天和凌晨价格还⼤有来去，价格也时涨时跌。

就我同事，过年前定好了⾼铁票，临⾛时看了⼀眼机票发现跌完⽐⾼铁票还便宜，果断退了买机票。

更有甚者，不同账号登陆的价格还不⼀样…不懂的⼈认为⽔深，其实这些都是基于消费者数据的精细化营销。

RFM就是⼀种典型的对客户分类然后针对性营销的模型。

**RFM模型在上⼀篇也已讲到，相信⼤家也已经很熟悉，它是由R(最近消费时间间隔)、F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成，通过该模型识别出⾼价值客户，在最后我也提及**RFM模型也不是万能的，但是适当的对RFM进⾏升级或者变形也可能会有很好的⽤处。

⽐如在航空⾏业，直接使⽤M指标并不能反映客户的真实价值，因为“长途低等舱”可能没有“短途⾼等舱”价值⾼，所以得根据实际⾏业灵活调整RFM模型的指标。

国内外航空公司最常⽤的是根据客户价值分析特⾊LRFMC模型，将客户聚类为重要保持客户，重要发展客户，重要挽留客户，⼀般客户，低价值客户，从⽽针对每种类别的客户制定对应的价格和服务。

本⽂的特别之处是在于LRFMC模型构建之后使⽤了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进⾏细分，⽽不是传统的来与参考值对⽐进⾏⼿⼯分类。

使得准确率和效率得到了⼤⼤提升。

以某航空公司为例，利⽤LRFMC模型，教⼤家介绍如何在实际⼯作中结合K-means聚类算法将客户价值进⾏分类，从⽽实现客户价值分析，进⾏精准的价格和服务设置。

航空公司聚类分析报告

航空公司聚类分析报告本文将进行航空公司的聚类分析，旨在对航空公司进行分类，以便于更好地理解和比较不同航空公司之间的特点和业务模式。

在航空业这一复杂的行业中，航空公司扮演着重要角色。

航空公司的经营模式、服务质量、航线网络以及价格策略等因素将直接影响到乘客的选择和满意度。

为了实现对航空公司的分类，需要使用适当的聚类算法。

在本次分析中，我们选择使用聚类算法中的K-means算法。

该算法将航空公司的特征数据作为输入，通过迭代计算来将航空公司分成不同的簇。

在分析之前，我们需要对数据进行预处理。

首先，我们需要收集航空公司的相关数据，如市场份额、客户满意度、航线数量、抵达准时率等。

然后，对这些数据进行清洗和归一化处理，以确保数据的准确性和可比性。

接下来，我们将使用K-means算法对预处理后的数据进行聚类。

K-means算法的基本思想是根据簇内数据点的相似性，将数据分成不同的簇。

具体而言，算法首先选择K个初始中心点，然后将每个数据点分配给距离其最近的中心点所属的簇，接着重新计算每个簇的中心点，再次将每个数据点分配给距离其最近的中心点，重复这个过程，直到簇内的数据点不再发生变化。

在得到聚类结果后，我们可以对不同的航空公司进行比较。

通过观察每个簇的特征和表现，我们可以研究各个聚类的特点，并根据需要对航空公司进行分类。

最后，我们可以通过可视化的方式将聚类结果呈现出来。

利用散点图或者雷达图等可视化工具，我们可以清晰地展示不同航空公司在各个特征上的表现，并进一步探讨其在簇内与其他航空公司的相似性和差异性。

通过以上的分析，我们可以得出关于不同航空公司的结论，并基于这些结论提出适应性较强的建议。

这些建议可以帮助航空公司改进其经营战略，提高服务质量，增加市场竞争力。