航空公司客户流失分析
基于大数据分析的航空公司客户价值评估与优化
基于大数据分析的航空公司客户价值评估与优化航空公司是现代社会不可或缺的交通运输工具，随着航空业的快速发展和竞争的加剧，航空公司对客户价值的评估与优化成为了一个重要的课题。
在传统的客户价值评估模型中，航空公司通常使用基于统计分析的方法，通过收集和分析顾客的消费行为以及调查反馈来评估客户价值。
然而，随着大数据分析技术的兴起，航空公司可以更加全面、准确地评估客户价值，并通过优化措施提高客户满意度和忠诚度。
大数据分析在航空公司客户价值评估中的应用主要体现在以下几个方面：1. 个性化推荐航空公司可以通过分析乘客的历史消费记录、行为偏好以及社交媒体等数据，为每位乘客提供个性化的推荐服务。
例如，根据乘客的前往目的地、出行时间、舱位偏好等信息，航空公司可以推荐适合乘客需求的机票、酒店和租车服务，提高乘客的出行体验，增加客户价值。
2. 航班调度优化通过分析大数据，航空公司可以实时监控航班的运行情况，预测航班的延误概率和原因，并及时采取措施进行调度优化。
例如，对于多次延误的航班，航空公司可以提前调整机组人员和飞机，以降低延误率，提高客户体验。
通过优化航班调度，航空公司可以减少客户的时间成本，提高客户价值。
3. 客户流失预测航空公司可以通过分析乘客的历史行为数据来预测客户的流失概率，并采取相应的措施提升客户满意度，延长客户生命周期。
例如，通过分析乘客的购票和乘机频次、折扣使用情况、投诉反馈等信息，航空公司可以识别出可能流失的客户，并通过定制化服务、折扣促销等方式留住客户，提高客户价值。
4. 客户分群与定价优化通过大数据分析，航空公司可以将乘客划分为不同的群体，并根据每个群体的特征和偏好制定定价策略。
航空公司可以通过分析乘客的舱位选择、购买渠道、会员等级等信息确定不同群体的价值，并为不同群体设计相应的产品和服务。
例如，对于高价值客户可以提供更加优惠的价格和额外的服务，对于低价值客户可以通过促销活动吸引其消费，提高整体客户价值。
航空公司客户关系管理系统中的大数据分析方法案例研究
航空公司客户关系管理系统中的大数据分析方法案例研究随着互联网的普及和航空业竞争的日益激烈，航空公司逐渐意识到客户关系管理的重要性。
客户关系管理涉及到从客户的角度来管理与航空公司的关系，以便提供个性化的服务，增加客户满意度和忠诚度。
为了更好地实施客户关系管理，许多航空公司开始利用大数据分析技术来处理和分析客户数据。
本文将通过一个实际案例，详细描述在航空公司客户关系管理系统中利用大数据分析方法的过程，以及这些方法对航空公司的业务决策带来的价值。
1. 数据收集和整合航空公司客户关系管理系统需要收集并整合各类数据，包括客户的个人信息、历史预订数据、航班信息、票价信息等。
这些数据可以通过多种途径获取，如网站订票系统、手机应用程序、社交媒体等。
航空公司需要确保数据的准确性和完整性，以便进行后续的数据分析和挖掘。
2. 数据清洗和预处理在数据收集和整合后，航空公司需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复值，以保证数据的准确性。
预处理包括数据归一化、数据转换和特征选择等步骤，以便为后续的数据分析提供高质量的数据集。
3. 客户细分和画像建模在数据清洗和预处理后，航空公司可以利用数据分析方法对客户进行细分和画像建模。
客户细分可以将客户按照不同的特征进行分类，如年龄、性别、出行目的等。
通过客户细分，航空公司可以更好地了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的服务。
另外，航空公司还可以通过画像建模分析客户的消费行为、旅行偏好和忠诚度等，以便更好地进行客户关系管理。
4. 机器学习和数据挖掘除了客户细分和画像建模，航空公司还可以利用机器学习和数据挖掘方法进行更深层次的分析。
例如，航空公司可以使用聚类算法对客户进行聚类分析，从而发现不同的客户群体和潜在的客户需求。
另外，航空公司还可以使用关联规则挖掘方法来发现客户的购买行为和旅行偏好之间的关联性。
5. 预测和推荐基于航空公司客户关系管理系统中的大数据分析结果，航空公司可以利用预测和推荐方法来提供更好的服务。
航空公司的航班延误对运营效益的影响分析
航空公司的航班延误对运营效益的影响分析航空业是现代交通运输中最重要的部分之一，但航班延误一直以来都是让旅客和航空公司头痛的问题。
航班延误不仅给乘客带来不便，还会给航空公司带来一系列的运营问题和经济损失。
本文将分析航空公司的航班延误对运营效益的具体影响。
1. 客户流失和声誉受损航班延误直接导致乘客的不满和不便，可能会使他们转而选择其他航空公司，从而导致航空公司流失客户。
乘客通常会对延误情况、服务质量以及公司的应对措施进行评价，如果航空公司在延误事件中处理不当，声誉也会受到损害。
失去了原本的客户，航空公司的市场份额和经济效益都会受到不同程度的影响。
2. 运营成本增加航班延误通常需要提供额外的服务和补偿措施，例如向乘客提供免费住宿、交通接送、伙食等待遇。
这些费用需要由航空公司承担，增加了运营成本的负担。
此外，延误还可能导致乘客长时间滞留在机场，需要提供额外的机场服务和设施，如免费饮食、休息区域等。
延误对于航空公司而言，不仅意味着机组人员和地勤人员的加班费用，还包括停机位租金、机场服务费等额外支出。
3. 机队利用率下降航班延误还会直接影响航空公司的机队利用率。
航空公司的运营模式通常是按照紧凑的计划安排飞机的航班，以最大化飞机的利用率。
延误会导致飞机的停留时间增加，无法按时返回母港或重新进行下一趟航班。
这样一来，航空公司的飞机无法如期安排航班，导致机队利用率下降，进一步影响到运营效益。
4. 客户投诉率上升航班延误也会显著增加客户的投诉率。
乘客在遭遇延误后，往往会选择通过客服电话、社交媒体或其他渠道向航空公司提出投诉。
航空公司需要投入大量的人力和时间来处理这些投诉，并作出合理的解决方案。
客户投诉率的上升将不可避免地增加航空公司的运营成本，并可能引发负面的社会舆论。
5. 合作伙伴关系受损航空公司与机场、地勤服务供应商、航空帮助公司等各方都有密切的合作伙伴关系。
航班延误可能会导致联动延误，或给其他合作伙伴增加额外的负担。
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。
基于决策树的航空公司客户流失分析
对于 有些离机 场较远 的 为 了求得更低 的价 格 以及 得到 更好 的服务 。 空公司 的服务 对象 主要 流 失 其次 ，由于 地面 交通不 够方便 的缘故 ， 航 是旅客 和货 主 ， 其客户 就包 括客运 和货运 代理 人 、 旅行 社 ． 团体旅 客 、
是狭义 上 的客户 ， 由于 常旅 客是航 空公 司最重 要的顾 客 ， 是航 空公 也 旅 客 乘 坐飞机 相对其 他交通 方式 来说反 而不 是很方便 。因此 ． 这也
意 度 、忠 诚度 是航空 公司维 护 自身市 场并面 对激 烈竞争 的一件 大事 ．
客 户流 失分析 将成 为帮助 航空公 司开 展持续 改进 活动 的指南 。
客户 流失 对航 空公司造成了 巨大的损害 。 因为获得一个新客户 要 结点 进行 属性 值 的比较 并 根据不 同、 市场 ． 告和人员工资上花费很 多的费用 ， 广 并且大多数新客户
产生的利润还不如那些流失 的老客户 多。 客户流失对利润增长造成的负
司销售 收入 的最 大贡献 者 ． 以本 文将其 作 为研究 对象 ， 所 将航空 公司 流 失客户 定义 为在航 空公 司现 有航 线 网络 的 条件下 ， 半年 时间 内没有
购 票行 为的常旅 客 。一般来 说 ， 户流 失可 以分为 自愿流 失和非 自愿 客 流 失 ，航 空公 司客户 流失基 本上 属于 自愿流 失的范畴 。
基于ID3算法的航空客户流失模型
码工 作量 ， 且易 于扩展 到其它数据源 ； 不应 该是孤立 的 ，
应该 是和基 于元数 据的数据模式转换相结 合 ； 有相 应 的 描述语言来描述数 据转换和数据清洗 的过程 和操 作 ， 所 有这 些 过程 和操 作 都应 在 一个 统一 的框 架 下完 成 ； 最 后， 需要有 内嵌 的工作流控 制 ， 便 于 以可靠 、 有效的方式
１ ９ 世 纪意大利经 济学 家帕雷托 （ Ｐ Ａ Ｒ Ｅ Ｔ Ｏ）发现 ：
执行多数据 源和大数据集 的所有数据转换 步骤 。［ ４ １
（ 二） 属性约简
经过离 散化后 的数 据集存 在一 些对 于 问题 的决 策
没有影响 的冗余属性 ， 而且有些属性 之间存在很 强的依
赖关系 。为 了提 高数 据分析算法 的效 率 ， 必须先对 数据
分利用 。 如果空座率居高不下 ， 哪怕票价卖得很高 ， 本身
就 已经 出现 了资源性 亏损 。Ｉ ｌ ｌ 本题 就 是期望从 航 空公 司最感 兴趣 的主题—— 流 失预测 、 客户细 分和客户 价值 评估等 方 面 ， 通过 数据 挖 掘技术 ， 实现提升航空客运 的上座率 目标。数据集来 自。『 １ ＿
Байду номын сангаас，
菊
２ ０ １ ３ 年
ｌ ２ 月
基于 Ｉ Ｄ ３算法的航空客户流 失模型
林楚泉 彭鸿鑫 陈育兴 曾美君 张彩银
（ 广 东工业 大 学 ， 广 东 广 州 ５ １ ０ ５ ２ ０ ）
［ 摘 要］ 本文主要研 究决策树 的 Ｉ Ｄ ３算法在航 空客户流失模型 中的应 用问题 。 通过 改进 的 Ｒ Ｆ Ｍ模型 ， 对原始客 户数据进行划
［ 中图分 类号 ］ ０ ２ ９
航空公司的客户忠诚度与留存策略
航空公司的客户忠诚度与留存策略航空业是一个高度竞争的行业，良好的客户忠诚度与留存策略对于航空公司来说具有关键意义。
客户忠诚度是指客户对于航空公司的强烈认同感和持续购买意愿，而留存策略则是航空公司采取的措施来维持并增强客户的忠诚度。
良好的客户忠诚度与留存策略可以帮助航空公司提高市场份额、降低客户流失率、提升客户满意度和盈利能力。
本文将探讨航空公司的客户忠诚度与留存策略，并分析其重要性和实施方法。
一、客户忠诚度的重要性在航空业中，客户忠诚度具有重要的商业意义。
首先，忠诚的客户通常会持续购买航空公司的产品和服务，从而增加公司的收入和盈利能力。
其次，忠诚的客户往往会推荐给其他人，带来更多的新客户和增加销售机会。
此外，忠诚的客户可以为航空公司提供宝贵的反馈和建议，帮助公司改进产品和服务，更好地满足客户需求。
因此，提高客户忠诚度是航空公司赢得市场竞争的关键。
二、客户忠诚度的影响因素客户忠诚度受到多个因素的影响。
首先是航空公司的品牌形象和声誉，良好的品牌形象和声誉可以增强客户对航空公司的信任和认同感，提高客户的忠诚度。
其次是航空公司提供的产品和服务质量，优质的产品和服务能够满足客户的需求，提升客户满意度和忠诚度。
此外，航空公司的价格策略、营销活动、会员计划等也会对客户忠诚度产生影响。
航空公司需要全方位地考虑这些因素，制定合适的策略来提高客户忠诚度。
三、客户留存策略的实施为了提高客户忠诚度，航空公司可以采取以下留存策略。
1. 提供个性化服务：航空公司可以通过积累客户数据，并进行精细化分析，了解客户的喜好和需求，从而提供个性化的服务。
例如，航空公司可以根据客户的飞行偏好推荐特定的航班、座位、餐食等，提高客户的满意度和忠诚度。
2. 建立会员计划：航空公司可以建立会员计划，为忠诚的客户提供特定的优惠和福利。
会员计划可以通过积分制度、升级机会、机票折扣等方式激励客户，增加他们的忠诚度。
3. 提供优质的售后服务：航空公司需要建立完善的售后服务机制，及时处理客户的投诉和问题，并提供相应的补偿和解决方案。
数据挖掘技术在航空业中的应用方法
数据挖掘技术在航空业中的应用方法近年来，随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个行业中得到了广泛的应用。
航空业作为一个信息量庞大、数据种类繁多的行业，也开始运用数据挖掘技术来提高运营效率、降低成本、改善服务质量。
本文将探讨数据挖掘技术在航空业中的应用方法。
一、客户行为分析航空公司拥有大量的客户数据，如购票记录、乘机偏好、旅行频率等。
通过数据挖掘技术，航空公司可以对客户进行行为分析，了解客户的消费习惯和需求，从而提供个性化的服务。
例如，根据客户的乘机记录和购票记录，航空公司可以预测客户的出行时间和目的地，为其提供相关的优惠信息和推荐服务，提高客户的满意度和忠诚度。
二、航班延误预测航班延误是航空公司和旅客都非常关注的问题。
通过数据挖掘技术，航空公司可以分析大量的历史航班数据，建立延误预测模型，预测航班是否会延误以及延误的原因。
这样，航空公司可以提前做好调度和安排，减少航班延误对旅客和航空公司的影响，提高航班的准点率。
三、客户流失预测客户流失是航空公司面临的一个重要问题。
通过数据挖掘技术，航空公司可以分析客户的消费行为和乘机记录，建立客户流失预测模型，预测哪些客户可能会流失，从而采取相应的措施来挽留这些客户。
例如，航空公司可以向潜在流失客户提供个性化的优惠和服务，以增加客户的忠诚度。
四、航班网络优化航空公司的航班网络是一个复杂的系统，需要合理安排航班的起降时间和航线。
通过数据挖掘技术，航空公司可以分析航班数据和乘客需求，优化航班网络，提高运营效率和乘客满意度。
例如，航空公司可以根据乘客的出行需求和偏好，调整航班的起降时间和航线，提供更好的转机服务和航班连接。
五、安全风险分析航空公司需要对飞行安全进行严格的管理和控制。
通过数据挖掘技术，航空公司可以分析飞行数据、维修记录和事故数据，建立安全风险分析模型，预测飞行安全隐患和事故风险。
这样，航空公司可以采取相应的措施，提高飞行安全水平，减少事故发生的可能性。
可视化数据分析及应用案例研究
可视化数据分析及应用案例研究随着大数据时代的到来，数据已经成为企业最重要和最具价值的资产之一。
然而，这一大量的数据如果无法有效地展示和分析，将会失去大部分的价值。
作为一种对数据进行分析和展示的方式，可视化数据分析成为了近年来研究和应用的热点。
1. 可视化数据分析的定义和意义可视化数据分析是指通过图形化的方式将数据展示出来，便于人们更加直观和深入地了解数据之间的关系，以及数据所蕴含的规律和信息。
这种方式可以极大地提高人们对数据的认识和理解能力，同时也可以帮助人们更好地进行数据挖掘和分析。
在企业应用中，可视化数据分析的意义尤为重要。
一方面，通过可视化展示数据，可以帮助企业快速了解自己所处的市场、行业和消费者等信息，从而更好地做出业务决策。
另一方面，可视化数据分析还可以帮助企业优化业务流程、提高效率、降低成本等方面产生重要作用。
2. 可视化数据分析的方式和工具可视化数据分析可以采用多种方式进行展示和呈现。
常见的方式包括饼状图、柱状图、折线图、散点图、地图等。
不同的数据类型和分析目标需要采用不同的图表方式进行展示。
例如，饼状图通常用于展示数据的相对比例关系，柱状图常用于展示数据的数量或变化趋势。
可视化数据分析的工具也非常丰富，常见的工具包括Excel、Tableau、Power BI、R语言、Python等。
这些工具均提供了丰富的功能和图表库，能够满足不同场景下的可视化需求。
3. 可视化数据分析的应用案例3.1 航空公司客户流失分析某航空公司通过可视化数据分析工具Tableau，对客户流失的原因进行了深入分析。
通过对不同航班的客户流失率进行对比，并结合乘客的消费行为和服务评价等因素，帮助企业找出客户流失的主要原因。
在数据分析的过程中，使用了折线图、饼状图、散点图等不同的图表进行数据展示，更加直观和清晰地呈现了客户流失的趋势和原因。
通过分析，企业针对性地改进了服务，提升了客户满意度和留存率。
3.2 电商商品销售数据分析某电商平台利用可视化数据分析工具Power BI，对商家的商品销售数据进行了分析。
A006-H-黄莉莉_基于客户价值的客户细分与流失
图 2-2 客户流失预测体系 足够，将数据分区，重新组成三组样本，分别用于训练、 检测、验证，得到的模型结果更加具有可推敲性； 步骤 4：数据预处理 主要包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化/规范化、转化生成新变 量等。 缺失值处理 在原始数据中，有些变量发现存在缺失的现象，为确保模型结果的有效性，丢弃缺失部分 变量值的样本，不参与模型的建设。 异常值处理 在原始数据中，许多样本的工作城市、工作省份、工作国家三者地理位置是相互矛盾，由 于筛选难度及成本较大，可挖掘得到的信息较少，所以丢弃这三个变量；另外， “平均折扣
关键词： 关键词： 客户价值，客户细分 页，共 20 页
太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
Customer segmentation based on customer value and loss
Abstract
With the increasing competition in the aviation market, how to maintain the attendance of air transport is the secret of success of the airline. This article is based on the means of data mining, the use of Clementine and spss two data processing software, to get an analysis of customer segmentation and loss which's based on customer value . First, based on the analysis of the direct or indirect association of the respective data indicators, and with the selective extraction of the value of the variable, we create customer value evaluation system; Next, the partition of the sample, respectively, for training, detection, authentication functions; then preprocessed data. Modeling stage, the first to figure out the weight of seven variables in the calculation of customer value system based on principal component analysis, and get the evaluation model of customer value, then we can compare customer value by real number .By the scatter ,it finds that the main customer groups is the second value customers and low-value customers, prospects scarce, almost no value customers. Then, with the hierarchical clustering method, using a two-step clustering algorithm to segment customers into 3 classes, and so we find out the consumption characteristics of the various types of customers. Finally, we use C & R Tree and Bayesian network to find out the decision-making and predict customer churn. And we figure out that a discount is the most important influencing factors of customer churn and get a customer churn prediction model. Comprehensive analysis, combined with customer characteristics and customer churn model, we targeted service strategies for different types of customer base, and hope that eventually transformed toward the direction of the value customers.
A009-S-沈秀琴_基于数据挖掘的航空公司客户流失模型
基于数据挖掘的航空公司客户流失模型摘要：综合航空行业背景和业务实际，分析客户基本信息和消费行为信息，从而对航空公司的客户流失进行定义。
利用航空公司数据库中的会员数据，通过数据挖掘的方式，运用决策树建立客户流失模型对航空公司的会员进行流失分析，构建客户流失规则，预测有较高流失可能性的高价值客户，建议航空公司对高价值流失客户采取相应的措施以延长客户生命周期，提升航空客运的上座率。
关键词：：客户关系管理客户流失 决策树 航空行业关键词The Customer-churn Model of aviationBased on Data MiningAbstract: At the fundamental of aviation industy background and pratical business,the customers' data are divided into basic information and consumer-behavior information,which are taken advantage of define the customer-churn.Make use of the membership data to mine the valuable information from the aviation database in order to build up the decision tree model that analyse the customer-churn and come to the customer churn rules. This model could predict the loss of high-value customers .Based on this model ,it's suggest that aviation should take the appropriate measures to extend the life-cycle of these customers and improve the passenger attendance of airline.Key words: CRM customer-churn decision tree aviation目 录1.研究背景 (4)2.研究目标 (5)3.分析方法与过程 (5)3.1.总体流程 (5)步骤一：业务理解和数据理解 (5)步骤二：数据预处理 (6)步骤三：定义客户流失 (6)步骤四：建立决策树模型 (6)步骤五：模型评价 (6)3.2.具体步骤 (7)步骤1：数据预处理 (7)步骤2：定义客户流失 (7)（1）客户流失定义 (7)（2）乘机行为流失度 (9)（3）非乘机积分行为流失度 (10)（4）流失系数和流失标记 (10)步骤3：建立决策树模型 (10)步骤4：模型评价 (12)3.3.结果分析 (14)4.结论 (17)5.参考文献 (18)1.研究背景在国内航空行业竞争日益激烈的情形下，获得一个新客户所付出的成本远远大于挽留一个老客户,因为获得一个新客户需要在宣传、项目、建立客户资料及维持客户关系方面耗费巨大的人力物力，而挽留一个老客户只需在维持客户关系方面提高他的忠诚度即可，并且市场调查的结果也同样显示这样一个情况：开发新客户的成本相对较高，而留住一名现有客户比吸引一名新客户更具有价值，因此老客户的流失给公司带来的损失是非常巨大。
航空公司客户流失率及其影响因素分析
航空公司客户流失率及其影响因素分析作者：周宝建卢锋长来源：《管理学家》2020年第06期[摘要] 航空公司之间的竞争日益激烈，提高客户满意度，降低客户流失率是航空公司制胜的关键。
文章以某航空公司的实际运营数据为基础，应用数据分析软件，从客户的会员卡级别、入会时间、性别、年龄、所在城市、飞行次数、总飞行里程、平均乘机间隔时间、积分兑换次数等多维度进行分析，包括相关性分析、回归分析，构建数据模型，包括流失概率模型和客户画像，进行客户流失预警，为航空公司运营管理提供对策建议，数据模型对于其他航空公司的运营决策具有一定的参考价值。
[关键词] 航空公司客户流失率资料分析中图分类号：F407.5 文献标志码：A伴随全球数字化经济的高速发展，世界进入了一个崭新的数字经济时代。
消费者行为日益理性化，在客户驱动的新型市场特征下传统的CRM难以满足企业维持客户关系的需求。
通过分析客户数据获取价值成为企业提高核心竞争力的新策略。
如何改善客户流失的问题，继而提高客户满意度、忠诚度是航空公司维护自身市场并面对激烈竞争的一件大事，客户流失分析将成为帮助航空公司开展持续改进活动的指南。
一、A航空公司分析目前A航空公司拥有大量较为完善的2016—2017年间历史客户数据，对历史数据进行分析，为当下的精准营销策略提供决策支持。
航空数据分析的过程如下：通过筛选数据，初步认识数据流失状况，借助不同算法和工具来了解客户在本航空公司中牵涉到飞行的日常行为习惯，如会员卡级别、累计飞行次数等，找出影响客户流失的主要因素，再接着针对具体问题提供不同的解决方案。
二、航空公司客户价值模型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。
该模型通过一个客户的R （最近一次消费距观测窗日结束时间的间隔）、F（消费频次）、M（消费总额）三项指标来描述该客户的价值状况。
因为F和M指标并不能完全反应客户的真实价值，两者适用的营销策略不同，故可用LRRFM模型。
基于机器学习的航空公司客户流失分析研究
基于机器学习的航空公司客户流失分析研究随着科技的不断发展，机器学习技术得以广泛运用于各行各业中。
航空公司作为一个服务行业，对于客户流失的控制显得尤为重要。
而机器学习技术可以帮助航空公司进行客户流失分析，找出客户流失原因并提高客户满意度，提高客户忠诚度，降低客户流失率，进而提高航空公司的经济效益。
客户流失分析是指分析不再与公司交易或其他关联活动的客户。
航空公司的客户流失率较高是一个普遍存在的问题。
航空公司的竞争激烈，因此提供优质服务来留住客户尤为重要。
机器学习技术可以帮助航空公司为客户流失提出预测性解决方案，以留住那些有潜力流失的客户和增进他们的忠诚度。
首先，机器学习技术可以帮助航空公司发现和预测客户流失。
因为传统模型可能过于简单，而无法准确地评价客户流失的原因并预测客户行为。
通过机器学习技术，可以将客户行为分析的数据与历史上的客户流失数据混合在一起，然后用这些数据来建立模型。
这样，航空公司就可以看到哪些客户在何时、以何种方式离开了他们，并进而了解他们是怎么离开的。
其次，机器学习技术可以帮助航空公司提供高品质的服务。
为了留住更多的客户，航空公司需要提供具有个性化的服务。
比如对于忠诚顾客提供更多的积分奖励、提供更多舒适便利的飞行体验等等。
机器学习技术可以帮助航空公司分析客户偏好并提供个性化的服务。
通过分析客户上传的照片、社交媒体信息以及行程安排，机器学习技术可以推断出客户对服务的偏好，从而进行精细化客户服务。
最后，机器学习技术可以帮助航空公司提高客户满意度。
机器学习技术可以帮助航空公司分析客户反馈回到数据，从而使航空公司了解客户对服务的真实评价。
这样，航空公司可以对客户反馈进行判断、分析并调整服务，以使服务更好地满足客户需求。
同时，机器学习技术还可以缩短公司对客户反馈的响应时间，提高客户体验。
总之，机器学习技术在航空公司客户流失分析中发挥着重要作用。
机器学习技术可以帮助航空公司更好地了解客户，提供适合客户需求的个性化服务，同时也提高客户满意度、增强客户忠诚度，降低客户流失率，从而实现公司经济效益的提升。
航空公司客户分类及流失预测
摘要目前，中国航空运输业已经初步形成了以中国国航、东方航空、南方航空等三大航空公司为主导，多家航空公司并存的竞争格局。
面对激烈的市场竞争，航空公司面临着旅客流失，竞争力下降和航空资源未充分利用等经营危机。
在此背景下，本文利用航空公司的客户数据对客户进行分类，并为航空公司提供较好的客户流失预测模型。
具体工作概括如下：1.数据预处理与描述性统计分析。
对客户信息进行数据清洗、异常值处理，获得建模所需要的初始数据。
另外，对航空公司客户的基本资料、飞行信息和积分信息进行描述性统计分析。
2.对航空公司客户进行分类。
根据航空公司客户行为的5个指标（LRFMC）数据, 首先用K-means聚类算法对客户进行聚类分群，对每个客户群进行特征分析。
然后使用AHP确定各指标权重，对各类别客户的价值进行量化分析，弥补航空公司客户分类方法的不足。
3.建立航空公司客户流失预测模型。
首先对航空公司流失客户做出定义，对建立模型所用的指标进行说明，使用logistic回归模型，对流失客户的特征进行分析，建立航空公司客户流失的logistic回归模型，对航空公司客户是否流失作出预测。
根据集成学习算法中的随机森林和梯度提升树模型，识别出流失客户，找出影响航空客户是否流失的比较重要的特征变量。
最后对三个客户流失预测模型的性能进行对比分析，通过模型评估指标和ROC曲线两方面的对比，得出使用航空公司客户数据对客户进行流失预测的最优模型为梯度提升树模型。
本文旨在通过对航空公司客户进行分类，使航空公司针对不同价值客户采取不同营销策略，实现利润最大化。
改善客户流失问题，使航空公司维护自身市场，给航空公司带来高利润。
关键词：客户分类；K-means；流失预测；logistic回归；随机森林；梯度提升树AbstractAt present, air transport industry has formed a competition pattern in which Air China, Eastern Airlines, Southern Airlines and other three major airlines are dominant and many airlines coexist. Faced with fierce market competition, airlines are facing such operational crises as loss of passengers, decline of competitiveness and underutilization of aviation resources. Under this background, this thesis classifies customers by using airline's customer data, and provides better customer churn prediction model for airlines. The specific work is summarized as follows:1. Data preprocessing and descriptive statistical analysis. Customer information is cleaned and outliers are processed to obtain the initial data needed for modeling. In addition, descriptive statistical analysis is made on the basic information, flight information and integral information of airline customers.2. Classify airline customers. Firstly, according to five indicators of airline customer behavior (LRFMC) data, K-means clustering algorithm is used to cluster customers and analyze the characteristics of each customer group. Then it uses the analytic hierarchy process to determine the weight of customer behavior indicators, and quantifies the value of each category of customers to make up for the shortcomings of the airline customer classification method.3. Establishment of airline customer churn prediction model. Firstly, it defines the customer churn of airlines, explains the indicators used to establish the model, establishes the logistic regression model of customer churn, analyses the characteristics of the customer churn, and predicts whether the customer churn of airlines. According to the stochastic forest and gradient lifting tree model in ensemble learning algorithm, the lost customers are identified, and the more important characteristic variables affecting the loss of aviation customers are found. Finally, the performance of three customer churn prediction models is compared and analyzed. By comparing the model evaluation index and ROC curve, the optimal model of using airline customer data to predict customer churn is the gradient lifting tree model.The purpose of this thesis is to classify airline customers so that airlines can adopt different marketing strategies for different value customers and maximize profits. Improve customer churn, so that airlines maintain their own market, and bring high profits to airlines.Key words: customer classification; K-means; loss prediction; logistic regression; random forest; gradient lifting tree目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论 (1)1.1研究目的及意义 (1)1.1.1 研究目的 (1)1.1.2 研究意义 (1)1.2研究现状 (2)1.2.1 客户分类研究现状 (2)1.2.2 客户流失研究现状 (3)1.3本文主要研究内容及技术路线 (5)1.3.1 主要研究内容 (5)1.3.2 技术路线 (5)1.3.3 创新之处 (6)2数据预处理及描述性统计分析 (7)2.1数据说明 (7)2.2数据预处理 (7)2.3描述性统计分析 (8)3 航空公司客户分类及特征分析 (12)3.1 分类算法的选择 (12)3.2 K-means聚类算法介绍 (12)3.2.1 K-means聚类算法过程 (12)3.2.2数据类型与相似性的度量 (13)3.2.3目标函数 (14)3.2.4 K-means聚类算法的优势和劣势 (14)3.3客户类型聚类过程及特征分析 (14)3.3.1指标选取 (14)3.3.2属性规约与数据变换 (15)3.3.3模型构建及客户特征分析 (16)3.4客户价值排名 (18)4航空公司客户流失预测模型 (20)4.1 航空公司客户流失的logistic回归模型 (20)4.1.1 logistic回归介绍 (20)4.1.2 变量的选取与说明 (22)4.1.3 流失客户特征分析 (23)4.1.4 参数选取及预测结果分析 (24)4.2 航空公司客户流失的随机森林模型 (26)4.2.1 随机森林介绍 (26)4.2.2 参数选取与预测结果分析 (28)4.2.3 随机森林预测流失客户模型变量重要性 (30)4.3 航空公司客户流失的梯度提升树模型 (30)4.3.1 梯度提升树介绍 (31)4.3.2 参数选取与预测结果分析 (33)4.3.3 梯度提升树预测流失客户模型变量重要性 (34)4.4 三种航空公司客户流失预测模型性能的对比分析 (35)4.4.1 模型评估指标对比分析 (37)4.4.2 模型ROC曲线对比分析 (37)5 结论和展望 (38)5.1 主要工作总结 (38)5.2 研究展望 (38)参考文献 (39)致谢 (41)攻读硕士学位期间科研成果 (42)IV1 绪论2011年至2018年，中国全部航空公司营业收入总额由3532亿元增长至8750亿元。
航空公司乘客流失与保留策略研究
航空公司乘客流失与保留策略研究在竞争激烈的航空业中，乘客的流失是一个常见的问题。
航空公司需要认真研究流失的原因，并制定相应的保留策略来提高客户保留率。
本文将探讨航空公司乘客流失的原因，并提出几种有效的保留策略。
乘客流失的原因可以分为内部原因和外部原因两大类。
内部原因包括服务质量不佳、航班延误、机票价格过高等。
外部原因则包括竞争对手的优惠政策、目的地的变化等。
服务质量是乘客选择是否再次选择某家航空公司的关键因素之一。
如果乘客经历了不友好的服务、冷漠的态度或者服务水平不达标的情况，他们很有可能会转而选择其他航空公司。
因此，航空公司应该加强员工培训，提高服务质量和客户满意度。
航班延误是导致乘客流失的另一个常见原因。
乘客选择一个航空公司的理由之一是准时抵达目的地。
如果航班经常延误或取消，乘客会对航空公司失去信任并选择其他航空公司。
航空公司应该采取措施减少航班延误，如提前安排维护保养、提高机场操作效率等。
价格是乘客选择航空公司的重要因素之一。
如果机票价格过高，乘客可能会选择其他更便宜的航空公司。
在确定票价时，航空公司应该合理定价，了解市场需求，并提供灵活的机票折扣和奖励计划，以吸引乘客并提高客户保留率。
除了以上的内部原因，竞争对手的优惠政策也会导致乘客流失。
如果其他航空公司提供更低的票价、更好的服务或其他吸引乘客的优惠，乘客可能会转而选择竞争对手。
航空公司应该密切关注竞争对手的行动，并及时调整自己的策略以保留乘客。
目的地的变化也可能导致乘客流失。
如果某个目的地的需求减少或者出现其他更有吸引力的目的地，乘客可能会改变旅行计划。
航空公司需要进行市场研究，了解目的地需求的变化趋势，并及时调整航班计划，以适应市场需求。
为了解决乘客流失问题，航空公司可以采取多种保留策略。
首先，提高服务质量是最基本的策略之一。
培训员工，提高服务意识和水平，使乘客感受到航空公司的关怀和尊重。
其次，航空公司可以采取差异化定价策略来吸引乘客。
航空公司乘客流失原因分析
航空公司乘客流失原因分析随着航空业的不断发展，航空公司乘客流失已经成为一个普遍存在的问题。
对于航空公司而言，乘客流失不仅意味着损失了客户，还可能损害其声誉和市场地位。
因此，理解和分析造成乘客流失的原因对航空公司来说至关重要。
1. 服务不佳一项主要的原因是乘客对航空公司的服务不满意。
航空公司作为提供客户服务的企业，服务质量直接影响着乘客的体验和忠诚度。
如果乘客在飞行过程中遇到粗暴的工作人员、不合理的飞行延误或乘坐条件不佳等问题，他们很可能会转向其他航空公司。
另外，一些乘客可能对航空公司的服务质量预期过高。
虽然航空公司也在不断提升服务质量，但满足每个乘客的需求是不可能的。
因此，当乘客的期望与实际体验存在差距时，他们可能会选择转投竞争对手。
2. 价格竞争随着航空市场的竞争愈演愈烈，价格成为乘客选择航空公司的重要因素之一。
如果一家航空公司的票价过高，与其他航空公司相比没有明显的差异，乘客有可能会选择更便宜的航班。
尤其在航线竞争激烈的地区，乘客更容易受到价格吸引而流失。
然而，航空公司需要平衡票价和盈利的关系。
降低票价可能导致营收下降，这对航空公司来说是一种挑战。
因此，航空公司需要找到适当的定价策略，以吸引乘客并确保公司的盈利能力。
3. 网络舆论当今社会，网络舆论的传播速度非常快，一条负面的航空公司口碑可能通过社交媒体和在线评论快速传播开来。
如果乘客在互联网上看到了关于某个航空公司的投诉和差评，他们可能会对该公司产生负面印象，从而选择其他航空公司。
因此，航空公司需要重视声誉管理，通过积极回应和解决问题来减少负面影响。
4. 频繁飞行频繁飞行的乘客对航空公司的忠诚度一般较低。
这是因为频繁飞行的乘客通常会比较注重价格、便利性和航班时刻表等因素，而不是忠诚于某个特定的航空公司。
他们可能会根据需求和偏好选择不同的航空公司，从而造成流失。
为了留住频繁飞行的乘客，航空公司可以提供特别定制的服务或奖励计划，以增加他们的忠诚度和粘性。
基于机器学习的航空公司客户流失分析
基于机器学习的航空公司客户流失分析随着时代的发展和技术的进步，数据分析对于航空公司来说已经成为一种必备的工具，它可以帮助航空公司了解客户行为和需求,优化航线规划,提升客户的满意度。
但是随着市场竞争的加剧,客户流失是一个难题，许多航空公司投入大量时间和金钱来探索客户流失原因。
为了尽早发现客户流失趋势，预测客户行为，许多航空公司开始探索如何利用机器学习技术来分析客户流失，并采取相应的措施来留住客户。
一、数据收集为了建立一个准确的客户流失预测模型,首先需要收集大量的数据。
数据收集可以通过多种方式实现，例如通过网站、移动应用或社交媒体等平台收集数据，或通过市场调研来获得数据。
航空公司应该收集客户的基本信息，如性别、年龄、收入、教育程度，航班历史和特点，客户投诉的原因等数据。
同时，还需要从第三方数据源获取相关数据，如经济环境、天气变化等。
二、数据清洗和处理收集的数据可能存在噪声和缺失，需要进行数据清洗和处理。
在数据清洗和处理过程中,可以使用数据挖掘技术来处理数据。
例如,可以使用聚类分析把相似的客户分成不同的群体, 或使用分类算法来区分客户, 进一步细化对数据的分析。
同时, 还需要对数据进行标准化和归一化处理，使得数据变得准确、可靠和可比较。
数据处理后，将数据集划分为训练集和测试集, 用于建立模型和验证模型。
三、建立预测模型机器学习模型可以帮助航空公司预测客户流失趋势和行为，从而采取有针对性的措施来留住客户。
常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、逻辑回归等。
通过比较不同算法之间的优劣，选择最优算法建立预测模型。
模型的训练是一个反复试错的过程，当模型的精度达到一定程度后，就可以用于预测未来的客户流失趋势。
四、分析结果和采取措施客户流失预测模型用于预测客户流失趋势和行为，航空公司可以根据模型分析结果,确定适当的措施来减少客户流失。
例如提供优惠活动和服务，改善客户体验, 或是针对客户投诉的原因采取有效措施来改善服务质量。
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扩展思考
1.背景与挖掘目标
在国内航空市场竞争日益激烈的背景下，航空公司在客户流失方面应该引起足够的重视。
如何改善流失问题，继而提高客户的满意度、忠诚度是航空公司维护自身市场并面对激烈竞争的一件大事，客户流失分析将成为帮助航空公司开展持续改进活动的指南。
根据拓展思考数据实现以下目标：
借助航空公司客户数据，对客户进行分类；
针对目前老客户进行分类预测；
构建客户·的流失模型，运用模型预测未来客户的类别归属。
2.1 数据抽取
从航空公司系统内的详细数据中，根据末次飞行日期（LAST_FLIGHT_DATE)，抽取2021-6-4--2014-3-9内所有乘客详细信息。
其中包含了会员卡号、入会时间、性别、年龄、会员卡级别、工作地城市、工作地所在省份、工作地所在国家、观测窗口结束时间、观测窗口乘机积分、飞行公里数、飞行次数、飞行时间、乘机时间间隔、平均折扣率等44各属性。
2.2 数据探索分析
本案例的探索分析是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。
通过对数据进行观察发现原始数据中存在票价最小值为0、总飞行公里数大于0的记录。
可能是客户乘坐0折机票或者积分兑换造成的。
数据探索分析代码
%% 数据空缺值探索,如果是字符串则返回缺失值个数，
% 如果是数值型返回缺失值个数以及最大最小值
clear;
% 参数初始化
datafile= '拓展思考样本数据.csv' ; % 航空原始数据,第一行为属性标签
logfile = 'log.txt'; % 日志文件
resultfile = 'explore.xls'; % 数据探索结果表
%% 读取数据
[num,txt] = xlsread(datafile);
[rows,cols] = size(num);
% 初始化结果变量
results = cell(5,cols+1);
result = zeros(4,cols);
results(:,1)= {'属性';'空记录数';'缺失率';'最大值';'最小值'};
results(1,2:end)=txt(1,:);
% 记录日志
log_add(logfile,['文件' datafile '一共有' num2str(rows) ...
'条记录']);
%% 遍历所有列，进行空缺判断
for i= 1: cols
% 判断txt每列从第二行开始，是否都是空串
empty_sum = sum(cellfun(@isempty,txt(2:end,i))); % 如果是空串，则empty_sum==rows,即为数值型
if empty_sum==rows % 该列为数值型
min_ = min(num(:,i)); % 最小值
max_ = max(num(:,i)); % 最大值
nan_sum = sum(isnan(num(:,i)));
nan_rate = nan_sum/rows; % 缺失率
loginfo=['属性列' txt{1,i} '是数值型，其最大值为'...
num2str(max_) ',最小值为' num2str(min_) ...
',缺失值个数为' num2str(nan_sum) '个，缺失率为'...
num2str(nan_rate)];
log_add(logfile,loginfo);
% if nan_sum~=0
% disp(loginfo);
% end
result(1,i)=nan_sum;
result(2,i)=nan_rate;
result(3,i)=max_;
result(4,i)=min_;
else% 该列为字符串型，接着判断txt
[emptynum,emptyrate]= find_empty(txt(2:end,i));
loginfo=['属性列' txt{1,i} '是字符串型，缺失值个数为'...
num2str(emptynum) '个，缺失率为'...
num2str(emptyrate)];
log_add(logfile,loginfo);
% if emptynum~=0
% disp(loginfo);
% end
result(1,i)=nan_sum;
result(2,i)=nan_rate;
end
end
%% 写入数据探索结果
results(2:end,2:end)=num2cell(result);
xlswrite(resultfile,results');
2.3数据预处理
1.数据清洗
通过数据探索分析，发现数据中存在缺失值、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。
数据清洗代码
%% 数据清洗，过滤掉不符合规则的数据
clear;
% 参数初始化
datafile = '拓展思考样本数据.csv'; % 数据文件
cleanedfile = 'data_cleaned.csv'; % 数据清洗后保存的文件
%% 清洗空值和不符规则的数据
[num,txt]=xlsread(datafile);
[row,col]=size(txt);
% 数据整合
for i=1:col
% 判断txt每列从第二行开始，是否都是空串
empty_sum = sum(cellfun(@isempty,txt(2:end,i))); % 如果是空串，则empty_sum==row-1,即为数值型
if empty_sum == row-1
txt(2:end,i)=num2cell(num(:,i)); % 把数值型转为cell类型，并整合end
% if mod(i,500)==0
% disp(['已整合数据' num2str(i) '条记录...']);
% end
end
disp(['过滤前行数：' num2str(size(txt,1))]);
% 初始化变量
txt_copy=[];
rule1_sum =0;
rule2_sum =0;
% 数据过滤
for i=2:row % 从第二行数据行开始判断
% 判断每一行数据是否符合规则，其中filter_data为自定义函数，
% 如果数据符合要求则返回1，否则返回0
[filterflag,rule1_sum,rule2_sum] =
filter_data(txt(i,:),rule1_sum,rule2_sum);
if filterflag ==0 % 不合要求,删除
txt_copy=[txt_copy,i]; % 清除数据
end
% if mod(i,500)==0
% disp(['已过滤数据' num2str(i) '条记录...']);
% end
end
txt(txt_copy,:)=[];
disp(['过滤后行数：' num2str(size(txt,1)-1) '，规则1过滤记录数：' num2str(rule1_sum) ...
'规则2过滤的记录数：' num2str(rule2_sum)]);
%% 写入过滤后的数据
xlswrite(cleanedfile,txt); % 写入数据文件
经过清洗得到一个data_cleaned.csv文件。