Python数据分析与应用- 客户价值分析
python数据分析课后习题精选全文完整版
python数据分析课后习题B. 数据合并按照合并轴⽅向主要分为左连接、右连接、内连接和外连接C. 预处理过程主要包括数据清洗、数据合并、数据标准化和数据转换，它们之间存在交叉，没有严格的先后关系D. 数据标准化的主要对象是类别型的特征3. (单选题)以下关于缺失值检测的说法中，正确的是(B)。
A. null 和 notnull 可以对缺失值进⾏处理B. dropna⽅法既可以删除观测记录，亦可以删除特征C. fillna⽅法中⽤来替换缺失值的值只能是数据框D. pandas 库中的interpolate 模块包含了多种插值⽅法4. (单选题)关于标准差标准化，下列说法中错误的是(B)。
A. 经过该⽅法处理后的数据均值为0，标准差为1B. 可能会改变数据的分布情况C.Python中可⾃定义该⽅法实现函数:def StandardScaler(data):data=(data-data.mean())/data.std()return dataD. 计算公式为X*=(X-`X)/σ5. (单选题)以下关于pandas数据预处理说法正确的是(D)。
A. pandas没有做哑变量的函数B. 在不导⼈其他库的情况下，仅仅使⽤pandas 就可实现聚类分析离散化C. pandas 可以实现所有的数据预处理操作D. cut 函数默认情况下做的是等宽法离散化6. (单选题)以下关于异常值检测的说法中错误的是(D)。
A. 3σ原则利⽤了统计学中⼩概率事件的原理B. 使⽤箱线图⽅法时要求数据服从或近似服从正态分布C. 基于聚类的⽅法可以进⾏离群点检测D. 基于分类的⽅法可以进⾏离群点检测7. (单选题)有⼀份数据，需要查看数据的类型，并将部分数据做强制类型转换，以及对数值型数据做基本的描述性分析。
下列的步骤和⽅法正确的是(A)。
A. dtypes 查看类型，astype 转换类别，describe 描述性统计B. astype 查看类型，dtypes转换类别，describe描述性统计C. describe查看类型，astype转换类别，dtypes描述性统计D. dtypes 查看类型，describe 转换类别，astype 描述性统计8. (单选题)下列与标准化⽅法有关的说法中错误的是(A)。
第5章 Python数据分析案例实战-客户价值分析
常用参数及说明
参数 n_clusters init n_init max_iter tol precompute_distances verbose
说明
整型，默认值8，表示生成的聚类数 3个可选值分别为‘ k-means++’、‘random’或者提供一个数组。默认 值为' k-means++' 整型，表示算法的运行次数，默认值为10
Y
常
N
标准化处理
客户聚类
客户价值分析
业务流程图
填充、删除处理
755人
客户群0
客户群1
系统预览
273人
560人
客户群2
客户群3
2人
系统预览
系统开发准备
开发环境及工具
操作系统：Windows 7 、Windows 10 开发工具：Pycharm 第三方模块 ：pandas、numpy、matplotlib、sklearn
调用KMeans类
from sklearn.cluster import KMeans
K-means聚类
基本语法
kmodel = KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’,verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=None, algorithm=’auto’)
数据探索分析
数据探索分析
数据探索分析主要分析与客户价值RFM模型有关的数据是否存在数 据缺失、数据异常的情况，分析出数据的规律。
Python数据分析与应用-教学大纲
《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）总学分：4.0学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。
数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。
数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。
有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018．2.参考资料[1]张良均．Python数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2]张良均．Python与数据挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2016．。
Python中的数据挖掘与分析实战案例分析
Python中的数据挖掘与分析实战案例分析在Python中，数据挖掘与分析已成为最热门的话题之一。
Python的强大功能与丰富的库使其成为处理和分析大数据集的首选语言。
本文将通过一些实战案例展示Python在数据挖掘与分析领域的应用。
案例一：电商网站的用户行为分析在电商网站中，用户的行为数据是非常重要的。
我们可以通过分析用户的点击、购买、评价等行为数据，了解用户的偏好并提供个性化的推荐服务。
首先，我们需要收集和清洗数据。
然后，利用Python中的pandas库对数据进行处理和分析。
例如，我们可以计算不同产品的销量、用户的购买频率、用户评价的情感倾向等指标。
最后，通过可视化工具如matplotlib或seaborn，我们可以直观地展示分析结果。
案例二：航空公司的客户流失预测对于航空公司而言，客户流失是一项重要的指标。
通过分析客户的历史数据，我们可以建立预测模型来预测客户是否会流失。
首先，我们可以使用Python的scikit-learn库来构建分类模型，如逻辑回归、决策树或随机森林等。
然后，我们可以使用交叉验证等方法来评估模型的准确性。
最后，通过使用新的客户数据，我们可以预测客户是否会流失，并采取相应的措施来留住客户。
案例三：社交媒体的情感分析社交媒体上的大量文本数据包含了用户的情感倾向。
通过分析这些数据，我们可以了解用户对于特定话题或产品的态度。
首先，我们需要使用Python的文本处理库如NLTK或spaCy对文本数据进行预处理，如去除停用词、词干化等。
然后，我们可以使用情感分析库如TextBlob或VADER对文本进行情感分类。
最后，通过对分析结果进行可视化，我们可以得出关于社交媒体用户情感的洞察。
通过以上实战案例，我们可以看到Python在数据挖掘与分析中的广泛应用。
无论是处理大数据集、构建预测模型还是进行情感分析，Python都提供了丰富的工具和库来帮助我们实现这些任务。
有了Python的支持，我们可以更加高效地进行数据挖掘与分析，从而为企业和个人带来更大的价值。
Python脚本自动化处理客户数据分析
Python脚本自动化处理客户数据分析在当今数字化的商业世界中，客户数据已成为企业决策的重要依据。
然而，面对海量的客户数据，手动分析不仅效率低下，还容易出错。
这时，Python 脚本的强大功能就凸显出来了，它能够实现客户数据分析的自动化处理，为企业节省时间和资源，提供更准确、深入的洞察。
一、为什么选择 Python 进行客户数据分析Python 作为一种高级编程语言，具有诸多优势使其成为处理客户数据的理想选择。
首先，它拥有丰富的库和工具，如 Pandas、NumPy 和Matplotlib 等，这些库为数据处理、分析和可视化提供了强大的支持。
其次，Python 语法简洁易懂，对于初学者来说相对容易上手，同时也能满足专业数据分析师的复杂需求。
再者，Python 具有良好的可扩展性，可以与其他语言和系统进行集成，适应不同的数据分析场景。
二、客户数据的来源和类型客户数据可以来自多个渠道，如网站访问记录、销售系统、客户关系管理（CRM）软件、社交媒体等。
这些数据的类型也是多种多样的，包括结构化数据（如表格形式的销售数据）、半结构化数据（如 JSON 或 XML 格式的日志文件）和非结构化数据（如文本评论、图片等）。
对于结构化数据，我们可以使用 Pandas 库轻松地读取和处理。
而对于半结构化和非结构化数据，则需要借助一些额外的工具和技术进行预处理，将其转化为可分析的形式。
三、Python 脚本处理客户数据的基本流程1、数据收集首先，需要从各种数据源中获取客户数据。
这可能涉及到连接数据库、读取文件、调用 API 等操作。
2、数据清洗收集到的数据往往存在缺失值、错误值、重复数据等问题。
在这一步，我们使用 Python 脚本对数据进行清洗，例如删除重复行、填充缺失值、纠正错误数据等。
3、数据分析运用各种统计和分析方法对清洗后的数据进行分析，例如计算平均值、中位数、标准差，进行相关性分析、聚类分析等。
4、数据可视化通过可视化工具将分析结果以直观的图表形式呈现出来，如柱状图、折线图、饼图等，帮助决策者更好地理解数据。
Python数据分析与应用介绍课件
息、规律和趋势的过程
4
数据分析方法：包括描述性统计分析、 探索性数据分析、验证性数据分析等
6
数据分析结果：包括图表、报告、模
型等
数据分析工具介绍
NumPy：用于科学计算的基础库，提供高效
01
的多维数组和矩阵运算
Pandas：用于数据处理和分析的库，提供数 02 据清洗、转换、分析和可视化功能
Matplotlib：用于数据可视化的库，提供各
数据格式：CSV、JSON、XML等 02
数据清洗：包括缺失值处理、异常 0 3 值处理、重复值处理等
数据预处理：包括数据标准化、数 0 4 据归一化、数据离散化等
数据可视化：包括柱状图、折线图、
数据分析：包括描述性统计分析、探
0 5 饼图等
0 6 索性数据分析、预测性数据分析等
数据处理与分析
数据清洗：去除
大数据分析与处理
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
STEP5
大数据分析： 从大量数据中 提取有价值的 信息
数据预处理： 数据清洗、数 据转换、数据 归一化等
特征工程：选 择、提取、构 建数据特征
模型选择与训 练：选择合适 的模型，进行 训练和优化
结果评估与可 视化：评估模 型性能，将结 果可视Seaborn：基于Matplotlib的高级可视化库，
04
提供更美观、更易于定制的图表
SciPy：用于科学计算的库，提供优化、积分、
05
统计等高级数学功能
Scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘的库，
06
提供各种分类、回归、聚类等算法
数据获取与清洗
数据来源：包括公开数据集、API接 0 1 口、爬虫等
Python中的数据挖掘案例分析
Python中的数据挖掘案例分析数据挖掘是指从大量数据中发现规律、模式和趋势的过程，用以帮助人们做出决策或预测未来的趋势。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术正发挥越来越重要的作用。
Python作为一种强大的编程语言，在数据挖掘中广泛应用，并且拥有丰富的库和工具，方便进行各种数据分析任务。
本文将通过几个实际案例，展示Python中的数据挖掘应用。
案例一：销售预测一家电子商务公司希望预测未来一段时间内的销售情况，以便有效管理库存和制定营销策略。
他们拥有大量的销售数据，包括时间、地点、价格、促销活动等信息。
使用Python中的数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和建模，以预测未来的销售量。
具体步骤包括数据清洗、特征选择、模型训练和评估等。
通过Python的机器学习库，如scikit-learn，可以方便地完成这些任务。
案例二：用户行为分析一个社交媒体平台希望了解用户的行为模式，以改善用户体验和精准推荐相关内容。
他们通过Python中的数据挖掘技术，分析用户的点击、评论、分享等行为数据，探索用户的兴趣和喜好。
通过数据可视化工具，如matplotlib和seaborn，可以将分析结果以图表形式展示，直观地了解用户的行为特征。
案例三：航空公司客户细分一家航空公司需要进行客户细分，以精确制定营销策略。
他们拥有大量的乘客数据，包括航班信息、消费金额、会员等级等。
使用Python中的数据挖掘技术，可以对这些数据进行聚类分析，将乘客划分为不同的细分群体，如商务旅客、休闲旅客、高消费乘客等。
通过这样的细分，航空公司可以有针对性地开展推广活动和服务改进。
案例四：信用评分银行机构需要对申请贷款的个人或企业进行信用评分，以决定是否批准贷款以及贷款额度。
他们可以通过Python中的数据挖掘技术，分析个人或企业的信息，如年龄、收入、借款记录等，建立信用评分模型。
通过Python的统计分析库，如pandas和numpy，可以方便地进行数据处理和特征工程。
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。
Python数据分析从入门到精通
读书笔记
细看了一下pandas，粗读了一下numpy。
目录分析
第1章 了解数 析环境
1.1 什么是数据分析 1.2 数据分析的重要性 1.3 数据分析的基本流程 1.4 数据分析常用工具 1.5 小结
2.1 Python概述 2.2 搭建Python开发环境 2.3 集成开发环境PyCharm 2.4 数据分析标准环境Anaconda 2.5 Jupyter Notebook开发工具 2.6 Spyder开发工具 2.7 开发工具比较与代码共用 2.8 小结
Python数据分析从入门到精通
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 作者介绍
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
预测
概述
数据分析
数据
综合
分析
统计
数据
数据
统计 第章
应用
分析
小结
过程
项目
实现
图表
数据分析
内容摘要
《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章， 包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可 视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器 学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测，以及客 户价值分析。
谢谢观看
6.1 Seaborn图表概述 6.2 Seaborn图表之初体验 6.3 Seaborn图表的基本设置 6.4 常用图表的绘制 6.5 综合应用 6.6 小结
Python数据分析案例实战(慕课版)
1
6.5线性回归 模型
2
6.6 Excel日 期数据处理
3
6.7分析与预 测
4
小结
5
习题
01
7.1需求分 析
02
7.2系统设 计
03
7.3系统开 发必备
04
7.4技术准 备
06
7.6二手房 数据分析
05
7.5图表工 具模块
小结
习题
1
8.1需求分析
2
8.2系统设计
3
8.3系统开发 必备
4
8.4技术准备
1.5数据分析流程
1.6 Python数据分 析常用模块
小结 习题
2.1初识NumPy模块
2.2 NumPy模块中数 组的基本操作
2.3 NumPy模块中函 数的应用
2.4广播机制
小结
习题
01
3.1安装 pandas模 块
02
3.2 pandas数 据结构
04
3.4数据操 作
06
3.6数据的 预处理
03
3.3读、写 数据
05
3.5数据的 分组与聚合
小结
习题
1
4.1基本用法
2
4.2绘制常用 图表
3
4.3 3D绘图
4
小结
5
习题
5.2系统设计
5.1背景
5.3系统开发必备
1
5.4分析方法
2
5.5技术准备
3 5.6用Python
实现客户价值 分析
4
小结
5
习题
6.1背景 6.2系统设计
6.3系统开发必备 6.4分析方法
读书笔记
Python数据分析与应用教案Python数据分析实例航空公司客户价值分析教案
Python数据分析与应用教案Python数据分析实例航空公司客户价值分析教案教案章节一：Python数据分析概述1.1 教学目标了解Python在数据分析领域的应用掌握Python数据分析的基本流程理解航空公司客户价值分析的意义1.2 教学内容Python数据分析的应用领域Python数据分析的基本流程航空公司客户价值分析的定义和重要性1.3 教学方法讲解和案例展示学生互动讨论实践操作练习1.4 教学资源Python数据分析相关资料航空公司客户价值分析案例教案章节二：Python数据分析环境搭建2.1 教学目标学会安装和配置Python数据分析环境掌握Python数据分析相关库的基本使用方法2.2 教学内容Python数据分析环境的安装和配置Python数据分析相关库的基本使用方法2.3 教学方法讲解和演示学生实践操作问题解答和讨论2.4 教学资源Python数据分析环境的安装和配置指南Python数据分析相关库的文档和教程教案章节三：航空公司客户数据处理3.1 教学目标学会处理航空公司客户数据掌握数据清洗和数据转换的方法3.2 教学内容航空公司客户数据的获取和导入数据清洗和数据转换的方法3.3 教学方法讲解和演示学生实践操作问题解答和讨论3.4 教学资源航空公司客户数据集数据清洗和数据转换的相关工具和库教案章节四：航空公司客户价值分析方法4.1 教学目标学会使用Python进行航空公司客户价值分析掌握客户价值分析的方法和模型4.2 教学内容客户价值分析的定义和重要性客户价值分析的方法和模型4.3 教学方法讲解和演示学生实践操作问题解答和讨论4.4 教学资源Python客户价值分析相关库和工具航空公司客户价值分析案例和数据集教案章节五：航空公司客户价值分析实践5.1 教学目标学会应用Python进行航空公司客户价值分析的实践5.2 教学内容航空公司客户价值分析实践案例5.3 教学方法讲解和演示学生实践操作问题解答和讨论5.4 教学资源航空公司客户价值分析实践案例和数据集教案章节六：Python数据分析可视化6.1 教学目标学会使用Python进行数据分析的可视化掌握常用的数据可视化库和工具6.2 教学内容Python数据分析可视化的概念和重要性常用的数据可视化库和工具（如Matplotlib、Seaborn等）6.3 教学方法讲解和演示学生实践操作问题解答和讨论6.4 教学资源Python数据可视化库和工具的文档和教程实际案例和数据集教案章节七：航空公司客户价值分析案例研究7.1 教学目标学会应用Python进行航空公司客户价值分析的案例研究掌握案例研究的方法和技巧航空公司客户价值分析的案例研究流程案例研究的方法和技巧7.3 教学方法讲解和演示学生实践操作问题解答和讨论7.4 教学资源航空公司客户价值分析的案例研究资料实际案例数据集8.1 教学目标8.2 教学内容8.3 教学方法讲解和演示学生实践操作问题解答和讨论8.4 教学资源实际案例报告模板教案章节九：项目实践与讨论9.1 教学目标学生能够独立完成一个航空公司客户价值分析项目学会在团队中协作和交流学生独立完成航空公司客户价值分析项目团队协作和交流的技巧9.3 教学方法学生独立完成项目团队协作和讨论问题解答和指导9.4 教学资源航空公司客户价值分析项目案例团队协作工具和指南教案章节十：总结与展望10.1 教学目标总结所学内容，巩固知识展望未来航空公司客户价值分析的发展趋势10.2 教学内容回顾整个课程的重点内容展望航空公司客户价值分析的未来发展趋势10.3 教学方法讲解和总结学生互动讨论实践操作练习10.4 教学资源课程回顾资料航空公司客户价值分析的未来发展趋势相关资料重点解析重点在于：1. Python数据分析的基本流程和应用领域。
Python数据分析报告PPT课件
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16
2.2 Python数据类型
• 标准数据类型
Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。 Python有五个标准的数据类型：
–Numbers（数字） –String（字符串） –List（列表） –Tuple（元组） –Dictionary（字典）
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17
• Python数字
–数字数据类型用于存储数值。他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据 类型会分配一个新的对象。当你指定一个值时，Number对象就会被创建。
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14
•Python引号
Python 可以使用引号( ' )、双引号( " )、三引号( ''' 或 """ ) 来表示字符串，引号的开始 与结束必须的相同类型的。
其中三引号可以由多行组成，编写多行文本的快捷语法，常用于文档字符串，在文件的特 定地点，被当做注释。
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• Python注释
• python中单行注释采用 # 开头 • python 中多行注释使用三个单引号(''')或三个双引号(""")。
问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx import * 而导入 • 以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员；以双下划线开头和结尾的 __foo__ 代
表 Python 里特殊方法专用的标识，如 __init__() 代表类的构造函数。
.
12
• Python 保留字符
• Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语
言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种
自动化生成客户服务分析报告的Python技术
自动化生成客户服务分析报告的Python技术在当今竞争激烈的商业环境中，客户服务质量对于企业的成功至关重要。
了解客户的需求、满意度和反馈，对于改进产品或服务、提升客户忠诚度具有关键作用。
而自动化生成客户服务分析报告的 Python 技术，为企业提供了一种高效、准确且便捷的方式来处理和分析大量的客户服务数据。
Python 作为一种强大而灵活的编程语言，拥有丰富的库和工具，使其在数据处理和分析领域表现出色。
当应用于客户服务分析报告的生成时，它能够显著提高工作效率和数据洞察能力。
首先，要实现自动化生成客户服务分析报告，第一步是数据收集。
这可能涉及从多个数据源获取数据，如客户服务平台的数据库、电子邮件、社交媒体等。
Python 中的`pandas`库可以轻松地读取和处理各种格式的数据，如 CSV、Excel 等。
通过连接数据库，还可以直接获取数据库中的数据进行分析。
在收集到数据后，接下来就是数据清洗和预处理。
客户服务数据往往存在缺失值、重复值、错误数据等问题。
Python 可以使用`pandas`库中的函数来处理这些问题。
例如，通过`dropna(）｀函数删除包含缺失值的行或列，使用`drop_duplicates(）｀函数去除重复的数据。
数据预处理完成后，就可以进行数据分析了。
这可能包括计算客户满意度得分、统计投诉类型的分布、分析客户反馈的关键词等。
Python中的`numpy`库提供了高效的数值计算功能，｀matplotlib`和`seaborn`库则用于数据可视化，帮助我们更直观地理解数据。
对于文本数据，如客户的反馈意见，Python 的`nltk`（自然语言处理工具包）和`scikitlearn`库可以派上用场。
通过分词、词干提取、去除停用词等操作，将文本数据转换为可分析的形式。
然后，可以使用机器学习算法，如分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）来对客户反馈进行分类，例如分为满意、不满意、中立等类别。
数据分析工具与技术的应用
数据分析工具与技术的应用随着互联网和信息技术的高速发展，数据已经成为当今世界最有价值和最稀缺的资源。
对于企业和组织来说，数据的收集、处理和分析变得越来越重要。
因此，数据分析工具和技术的应用变得越来越广泛，成为了帮助企业和组织做出更明智决策的基础。
在今天的商业世界中，数据分析技术已经成为了企业的核心竞争力，它为企业提高业务效率、增加营收、改善客户体验、降低风险等方面提供了巨大的帮助。
而数据分析工具则是帮助企业实现数据分析的重要手段，它们能够通过对数据进行可视化处理和分析，使得企业在业务方面能够更加高效和优化。
现在，我们将主要探讨一些主流的数据分析工具和技术的应用。
第一个我们要介绍的数据分析工具是Excel。
Excel是微软公司出品的一款应用广泛的电子计算表软件，通常被产品经理用来进行数据分析和可视化分析。
它的优势在于简单易用，而且几乎所有使用电脑的人都懂得如何使用该软件。
通过Excel，我们可以轻松地进行数据统计、筛选、排序和可视化，从而清晰的展示出数据的变化趋势和规律，为企业提供决策基础。
第二个我们要介绍的数据分析工具是Tableau。
Tableau是一款数据可视化和商业智能软件，帮助用户以可视化的方式掌握他们的数据。
通过Tableau，我们可以对数据进行更精细化的分析、建立更复杂的数据模型，并且制作更具交互性和美感的图表。
不仅如此，Tableau还可以轻松的将数据规范化处理，加以清洗、整合并且直接实现数据源的连接。
第三个我们要介绍的数据分析工具是Python。
Python是一种简单易学、代码简洁的编程语言，其中的数据分析库和工具包应用十分广泛。
通过Python，我们可以对大量的数据进行快速处理和分析，以此为基础帮助企业做出更加智能的决策。
而且Python也拥有强大的数据可视化服务，可以将数据转化为更有意义的内容。
第四个我们要介绍的数据分析技术是大数据分析。
大数据分析通常适用于处理大量异构和半结构化数据的场景，并且能够处理数据的同时还能够发现隐藏在数据之中的价值信息和具有潜在价值的业务模式。
python在外贸中的应用
python在外贸中的应用
Python在外贸领域有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：
1. 数据分析和处理，外贸行业需要处理大量的数据，包括市场
趋势分析、供应链管理、客户信息等。
Python具有丰富的数据处理
库和工具，如pandas、numpy和matplotlib等，可以帮助外贸企业
高效地进行数据分析和可视化，从而更好地制定市场策略和管理供
应链。
2. 网络爬虫和数据采集，外贸行业需要及时获取各种市场信息、产品价格、竞争对手动态等数据。
Python的网络爬虫框架（如BeautifulSoup和Scrapy）可以帮助外贸企业快速、高效地从各种
网站上抓取所需的数据，为企业决策提供支持。
3. 自动化办公，Python可以通过自动化脚本来简化外贸企业
的日常办公工作，比如自动化处理Excel表格、自动生成报告、自
动发送邮件等，提高工作效率和减少人力成本。
4. 人工智能和机器学习，外贸行业可以利用Python进行客户
行为预测、风险管理、智能推荐等工作。
Python拥有丰富的机器学
习和人工智能库，如scikit-learn、tensorflow和keras，可以帮助外贸企业构建和部署各种智能化应用。
5. 财务管理和风险控制，Python可以帮助外贸企业进行财务数据分析、风险评估和预测，提供决策支持和风险控制。
总的来说，Python在外贸领域的应用非常广泛，可以帮助外贸企业提高工作效率、降低成本、提升竞争力，是一种非常有价值的工具和技术。
Python数据分析在商业决策中的价值是什么
Python数据分析在商业决策中的价值是什么在当今竞争激烈的商业世界中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。
企业每天都会产生大量的数据，如何从这些海量的数据中提取有价值的信息，并将其转化为可行的商业决策，成为了企业管理者面临的重要挑战。
Python 作为一种强大的编程语言，在数据分析领域发挥着举足轻重的作用。
那么，Python 数据分析在商业决策中的价值究竟是什么呢？首先，Python 数据分析能够帮助企业更深入地了解消费者行为。
通过收集和分析消费者的购买历史、浏览记录、评价反馈等数据，企业可以清晰地了解消费者的需求、偏好和购买模式。
例如，一家电商企业可以利用 Python 分析消费者在网站上的搜索和浏览行为，从而精准地推荐符合消费者兴趣的商品，提高销售转化率。
又比如，一家餐饮企业可以通过分析消费者的点餐数据，了解不同菜品的受欢迎程度，从而优化菜单设计，推出更受消费者喜爱的菜品组合。
其次，Python 数据分析有助于企业进行市场预测。
市场是动态变化的，准确预测市场趋势对于企业制定战略规划至关重要。
Python 可以通过处理和分析历史销售数据、市场调研数据、宏观经济数据等，建立预测模型，帮助企业预测产品需求、市场份额、价格走势等。
以一家手机制造企业为例，利用 Python 分析过往手机销售数据以及市场上的技术发展趋势，可以预测未来不同型号手机的市场需求，从而合理安排生产计划，避免库存积压或供不应求的情况发生。
再者，Python 数据分析能够优化企业的运营流程。
企业的运营涉及到多个环节，如采购、生产、库存管理、物流配送等。
通过对这些环节产生的数据进行分析，企业可以发现潜在的问题和优化的空间。
例如，一家制造业企业可以使用 Python 分析生产线上的设备运行数据，提前预测设备故障，进行预防性维护，减少生产中断的风险。
在库存管理方面，通过分析库存水平、销售速度和补货周期等数据，企业可以制定更合理的库存策略，降低库存成本。
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航空公司客户数据说明
续表
表 名 特征名称 FLIGHT_COUNT LOAD_TIME LAST_TO_END AVG_DISCOUNT SUM_YR SEG_KM_SUM LAST_FLIGHT_DATE AVG_INTERVAL MAX_INTERVAL EXCHANGE_COUNT EP_SUM PROMOPTIVE_SUM PARTNER_SUM POINTS_SUM POINT_NOTFLIGHT BP_SUM
大数据挖掘专家
8
了解客户价值分析
客户营销战略倡导者Jay & 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。
MEMBER_NO
FFP_DATE FIRST_FLIGHT_DATE GENDER FFP_TIER WORK_CITY WORK_PROVINCE WORK_COUNTRY AGE
会员卡号
入会时间 第一次飞行日期 性别 会员卡级别 工作地城市 工作地所在省份 工作地所在国家 年龄
5
大数据挖掘专家
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。 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。
客户价值排名 模型应用 应 用 结 果
新增信息抽取
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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
大数据挖掘专家
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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。
大数据，成就未来
航空公司客户价值分析
2018/8/6
目录
1
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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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2
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。
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3
分析航空公司现状
2. 行业外竞争
随着高铁、动车等铁路运输的兴建，航空公司受到巨大冲击。
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4
分析航空公司现状
航空公司数据特征说明
目前航空公司已积累了大量的会员档 案信息和其乘坐航班记录。 以2014-03-31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，44个特 征，总共62988条记录。数据特征及其 说明如右表所示。 客户基本信息 特征名称 特征说明
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乘机信息
积分信息
特征说明 观测窗口内的飞行次数 观测窗口的结束时间 最后一次乘机时间至观测窗口结束时长 平均折扣率 观测窗口的票价收入 观测窗口的总飞行公里数 末次飞行日期 平均乘机时间间隔 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
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构建航空客户价值分析的关键特征
2. RFM模型结果解读
RFM模型包括三个特征，使用三维 坐标系进行展示，如图所示。X轴表示 Recency，Y轴表示Frequency，Z轴表 示Monetary，每个轴一般会分成5级表 示程度，1为最小，5为最大。
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构建航空客户价值分析的关键特征
3. 传统RFM模型在航空行业的缺陷
在RFM模型中，消费金额表示在一段 时间内，客户购买该企业产品金额的总和 ，由于航空票价受到运输距离，舱位等级 等多种因素影响，同样消费金额的不同旅 客对航空公大数据挖掘专家
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熟悉航空客户价值分析的步骤与流程
航空客户价值分析项目的总体流程如图所示。
业务系统
数据抽取
数据预处理
分析与建模
结果反馈
选择性抽取
历 史 数 据
数据清洗
建 模 数 据 预 处 理 后 的 增 量 数 据
基于LRFMC的 客户分群
数据源 增 量 数 据
特征构建
模型分析
模型 优化
数据标准化
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构建航空客户价值分析的关键特征
1. RFM模型介绍
本项目的目标是客户价值分析，即通过航空公司客户数据识别不同价值的客户，识别客户价值应用最广泛的 模型是RFM模型。 R（Recency）指的是最近一次消费时间与截止时间的间隔。通常情况下，最近一次消费时间与截止时间的间 隔越短，对即时提供的商品或是服务也最有可能感兴趣。 F（Frequency）指顾客在某段时间内所消费的次数。可以说消费频率越高的顾客，也是满意度越高的顾客， 其忠诚度也就越高，顾客价值也就越大。 M（Monetary）指顾客在某段时间内所消费的金额。消费金额越大的顾客，他们的消费能力自然也就越大， 这就是所谓“20%的顾客贡献了80%的销售额”的二八法则。