利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析

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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。

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：。

客户价值评估 (2)

客户价值评估客户价值评估是一种通过分析客户的行为和需求，评估客户对企业的价值和潜在利润的方法。

它帮助企业了解客户的价值，为企业制定有效的市场营销策略和客户关系管理计划提供依据。

本文将详细介绍客户价值评估的步骤和方法，并提供相关数据和案例分析。

一、客户价值评估的步骤1. 收集客户数据：首先，企业需要收集客户的基本信息和购买行为数据。

可以通过客户调查、购买记录、社交媒体分析等方式获取客户数据。

2. 客户细分：根据客户的特征和行为将客户进行细分。

可以根据购买频率、购买金额、产品偏好等指标将客户分为不同的细分群体。

3. 评估客户价值指标：根据企业的业务目标和市场策略，选择合适的客户价值指标进行评估。

常用的客户价值指标包括客户生命周期价值（CLV）、购买频率、购买金额、客户满意度等。

4. 分析客户行为：通过分析客户的购买行为、产品偏好、投诉记录等数据，了解客户的需求和行为模式。

可以使用数据挖掘和统计分析等方法进行客户行为分析。

5. 评估客户潜在利润：根据客户的购买行为和潜在需求，评估客户的潜在利润。

可以通过交叉销售分析、客户细分分析等方法预测客户的购买潜力。

6. 制定市场营销策略：根据客户价值评估的结果，制定相应的市场营销策略。

可以针对高价值客户提供个性化的服务和优惠，提高客户满意度和忠诚度。

二、客户价值评估的方法1. 客户生命周期价值（CLV）方法：客户生命周期价值是评估客户对企业的长期价值的指标。

它基于客户的购买行为和消费模式，预测客户在未来一段时间内的价值。

可以使用统计模型和数据分析方法计算客户的生命周期价值。

2. RFM模型：RFM模型是一种常用的客户细分方法，通过客户的最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）三个指标对客户进行评估。

根据客户的RFM得分，可以将客户分为不同的细分群体，制定相应的市场营销策略。

3. K-means聚类分析：K-means聚类分析是一种无监督学习方法，通过将客户根据相似性进行聚类，发现潜在的客户群体。

《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告

实验设计过程及分析：1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。

（预处理，构建5个特征后确定K 值，构建模型并评价）代码：setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")zscoredFile<- na.omit(datafile)set.seed(123) # 设置随机种子result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4round(result$centers, 3) # 查看聚类中心table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目# 画出分析雷达图par(cex=0.8)library(fmsb)max <- apply(result$centers, 2, max)min <- apply(result$centers, 2, min)df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))radarchart(df = df, seg =5, plty = c(1:4), vlcex = 1, plwd = 2)# 给雷达图加图例L <- 1for(i in 1:4){legend(1.3, L, legend = paste("VIP_LVL", i), lty = i, lwd = 3, col = i, bty = "n")L <- L - 0.2}运行结果：2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。

航空公司客户价值分析

02 业务分析及数据预处理
LRFMC取值范围
属性名称最小值最大值
L 12.23 114.63
R 0.03 24.37
F
M
2
368
213
580717
C 0.14 1.5
LRFMC数据标准化
（部分数据）
ZL 1.69 1.69 1.682 1.534 0.89 -0.497 -0.869
ZR 0.14 -0.322 -0.488 -0.785 -0.427 -0.691 1.996
第13页，共18页。
03 模型构建及业务分析
04
一般与低价值客户
(客户群4、5)
这类客户所乘坐航班的平均折扣率(C)很低，较长时间没有乘坐过本公司航班(R)高，乘坐的次数(F)或
里程(M)较低，入会时长(L)短。他们是航空公司的一
般用户与低价值客户，可能是航空公司机票打折促销
时，才会乘坐本公司航班。
02 业务分析及数据预处理
航空信息原始数据（部分数据）
MEMBER_NO 289047040 289053451 289022508 289004181 289026513 289027500 289058898 289037374 289036013 289046087 289062045 289022276
03 模型构建及业务分析
采用K-均值聚类算法对客户数据进行客户分群
聚类类别聚类个数 ZL
ZR
聚类中心
ZF
ZM
ZC
客户群1
5337 0.483 -0.799 2.483 2.424 0.308
客户群2
15735 1.16 -0.377 -0.087 -0.095 -0.158

聚类算法在航空客户分群中的使用技巧

聚类算法在航空客户分群中的使用技巧随着航空业的发展以及数据科学的兴起，航空公司开始更加重视客户分群的重要性。

客户分群是通过将客户按照某些相似性特征进行分类，从而帮助航空公司更好地了解不同类型客户的需求和行为模式。

在客户分群领域，聚类算法是一种常用的技术，它能够将相似客户归为一类，并揭示隐藏在数据背后的客户特征及规律。

本文将介绍聚类算法在航空客户分群中的使用技巧，帮助航空公司更好地利用这一技术。

首先，为了有效地使用聚类算法，我们需要选择合适的特征。

航空公司的客户数据通常包含各种各样的特征，如航班频次、消费金额、乘坐舱位等。

在选择特征时，我们需要保证它们既具有区分度又具有可解释性。

例如，选择航班频次作为特征时，可以将客户分为高频次旅客和低频次旅客两类，从而了解不同客户群体的旅行频率。

其次，为了提高聚类算法的准确性，我们可以使用数据预处理技术。

例如，通过归一化或标准化处理，将不同特征的取值范围统一至同一尺度，避免因特征取值范围差异导致的聚类结果偏差。

此外，还可以通过降维技术，如主成分分析（PCA），将高维数据转化为低维表示，减少特征之间的冗余信息。

在选择聚类算法时，我们需要考虑数据的性质和需求目标。

常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。

K 均值聚类是一种简单而高效的算法，适用于处理大规模数据集。

层次聚类能够将数据组织成一个层次结构，可以通过树状图一目了然地展示不同层级的聚类结果。

密度聚类则适用于处理具有不规则形状的数据分布，能够发现各种形状和大小的聚类。

在应用聚类算法时，我们需要选择适当的聚类数目。

聚类数目的选择对于分群结果的准确性和解释性非常重要。

过多的聚类数目可能导致细分过度，难以得到有意义的结论；而过少的聚类数目可能忽略了数据中的潜在模式和差异。

为了确定最佳聚类数目，常用的方法包括肘部法和轮廓系数法。

肘部法通过绘制聚类数目与聚类误差平方和之间的关系图，找到肘部弯曲点所对应的聚类数目。

kmeans聚类算法应用实例

kmeans聚类算法应用实例K-Means聚类算法应用实例一、K-Means聚类算法简介K-Means聚类算法是一种基于凝聚属性的迭代算法，它旨在将数据集中的样本点分类划分到指定数量的簇中，以达到相关性最强的分组效果。

算法的核心思想是，寻找代表簇中心的聚类中心，并根据距离聚类中心的远近，将样本分类到不同的簇中。

K-Means聚类的目的是要求出最优的聚类中心，使得样本集可以被完美划分成K个簇。

二、K-Means聚类算法的应用实例（1）客群分析K-Means聚类算法可以帮助分析客户行为及消费习惯，自动归类用户构成不同客群，如：高价值客户，积极向上的客户，偶尔购买的客户，交易历史较短的客户，低价值客户等，使企业更明确地识别其客户，选择最佳的沟通方式，创造出最大的收益。

（2）市场营销用户的社会属性，行为属性和品牌属性等，都可以利用K-Means算法对用户进行分类，进而分析用户喜好，细分市场，在不同市场中采取不同的营销战略，从而从更佳的维度去理解市场消费行为，深入分析和把握客户的行为，改善企业的市场营销效果。

（3）图像聚类K-Means聚类算法也可以用于图像处理中的相似图像聚类，以减少用户在查看数据时需要处理太多图像。

它旨在将图像划分为几个集群，使得每个簇中的样本相似度最高。

K-Means聚类算法可以用于解决视觉识别任务中的分类问题，提高图像识别系统的正确率以及效率。

（4）故障诊断K-Means聚类也可以用于故障诊断，将系统参数情况分类，来区分出系统的故障，当某一参数的值远低于正常值时，可以准确的将其分类为异常值，从而确定系统存在什么故障，从而可以有效降低系统故障率，提高系统稳定性和可靠性。

三、四、K-Means聚类算法的优缺点（1）优点a. K-Means算法效率高，计算量少；b. K-Means算法易于实现，调参相对容易；c. K-Means算法执行简单，可轻松融入现有系统；d. K-Means具有 translation invariant， scale invariant等特性，可解决非线性问题；（2）缺点a. K-Means算法的缺点是受初始聚类中心的影响较大，其结果可能受噪声干扰；b. K-Means算法可能收敛到局部最佳解；c. K-Means算法不能解决不同量级聚类间隔差异大的问题；d. K-Means算法对异常值存在敏感性，容易影响到聚类结果。

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。

A010-W-王军晓_航空客运信息挖掘

Key words:
LRFMC-cluster analysis
principal componsis
SPSS
decision trees
neural networks
第 2 页，共 40 页
太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
目录
1.挖掘目标 .................................................................................................................. 5 2.总体流程 .................................................................................................................. 5 3.数据抽取 .................................................................................................................. 5
3.1
4.数据预处理............................................................................................................... 6
太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
航空公司常旅客信息挖掘
摘要：提高航空客运的上座率既能使航空资源得到充分利用，更能显著的增加航空公司的效益。为了实现这一目标，我们从大量航空公司会员的会员数据出发，通过数据挖掘技术，分别建立用户细分、用户价值评估和流失预测模型，区分客户群，并提出相应的营销策略，从而达到提高上座率和效益的目标。首先是建立客户细分模型。我们根据文献并对已有数据进行预处理，筛选出 5 个 L、R、F、M、 C 五个指标作为航空公司客户细分的核心维度，利用 LRFMC 聚类分析法进行用户分群与初步评分。这个方法利用层次分析法（AHP）计算各核心维度的权重，再对数据进行标准化，并用 SPSS 软件实现 K-means 聚类法将所有客户划分为 32 种客户类别及其类型特点。接着利用权重计算各客户群综合得分，从而将航空公司的客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、忠诚型一般客户、低价值客户等五个级别的客户群。然后是建立客户价值评估模型。我们将客户细分模型所得的 5 个客户群的数据进行预处理，选择对客户价值影响最大的 14 个属性作为主成分分析法中所选用的要素。通过 SPSS 软件，对数据进行因子分析和降维处理，根据所得的数据可知，这 14 个属性可由 2 个主成分来综合表示，同时得出了各属性在主成分的组成中所占权重。通过数据标准化，结合权重，计算出了各用户群的综合得分，作为价值排名依据。接着是建立客户流失模型。我们定义了客户回头率这个概念（客户第二年乘机次数与第一年乘机次数比值），以 0.5 和 0.8 为两个临界值将老客户划分为流失客户、准流失客户、未流失客户三种客户类型，并选取一些维度及其衍生出的维度，使用决策树、神经网络两种方法进行客户流失模型的建立，找出了影响客户流失的关键性因素，并用将两种方法进行对比，最终确定了影响客户流失的几个比较重要因素有平均折扣率、单位里程票价和单位里程所得积分。最后，根据已建立的客户细分、价值评估和流失模型所得的结论，针对各个不同的客户群提出不同的服务和营销策略，吸引客户乘坐航班，来提高上座率和效益。关键词：关键词：

Python数据分析与应用实例-航空公司客户价值分析

航空公司客户价值分析1预处理航空客户数据目录了解航空公司现状与客户价值分析2使用K-Means算法进行客户分群3小结41. 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。

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。

Ø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。

Ø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。

航空公司数据特征说明特征名称特征说明客户基本信息MEMBER_NO 会员卡号FFP_DATE 入会时间FIRST_FLIGHT_DATE第一次飞行日期GENDER性别FFP_TIER 会员卡级别WORK_CITY 工作地城市WORK_PROVINCE 工作地所在省份WORK_COUNTRY工作地所在国家AGE年龄航空公司客户数据说明表名特征名称特征说明乘机信息FLIGHT_COUNT观测窗口内的飞行次数LOAD_TIME观测窗口的结束时间LAST_TO_END最后一次乘机时间至观测窗口结束时长AVG_DISCOUNT平均折扣率SUM_YR观测窗口的票价收入SEG_KM_SUM观测窗口的总飞行公里数LAST_FLIGHT_DATE末次飞行日期AVG_INTERVAL平均乘机时间间隔MAX_INTERVAL最大乘机间隔积分信息EXCHANGE_COUNT积分兑换次数EP_SUM总精英积分PROMOPTIVE_SUM促销积分PARTNER_SUM合作伙伴积分POINTS_SUM总累计积分POINT_NOTFLIGHT非乘机的积分变动次数BP_SUM总基本积分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。

A015-Y-闫秀菊_航空公司客户价值评估

基于客户行为的航空公司客户价值评估摘要：通过对国内某航空公司会员的数据进行分析，基于客户乘机行为，结合LRFMC模型，运用simpleKMeans 对客户进行了聚类，对客户价值进行评估,以便于航空公司进行客户关系管理，对不同的客户群采取不同的营销策略，使航空公司实现利益最大化，更具竞争力，从而更好的发展，更长久的生存。

关键词：客户价值；LRFMC模型；航空公司The Airline Customer Value Assessment Based on CustomerBehaviorAbstract:Through the analysisof a domestic airline membership data,based on the customer behavior，use the LRMFC model and the SimpleKMeans method to conduct the clustering of customer to assess customer value and for airline company to conduct customer relationship management.That is, to different customers take different marketing strategy, make the airline's interests maximize and be more competitive in the model world, thus The airline company could develop better and survival longer.Key words:customer value ,LRFMC Model,airline company目录1.研究目标 (4)2.分析方法与过程 (4)2.1.总体流程 (4)2.2.具体步骤 (5)2.3.结果分析 (6)3.结论 (8)4.参考文献 (8)1.挖掘目标本次建模是利用国内某航空公司会员的基本资料以及在一个观测窗(2年)内8个季度的客户飞行数据作为原始数据集，通过数据挖掘技术，分析客户乘机行为的各个属性，进而采用聚类方法对客户进行聚类，最后在此基础上对客户价值进行了评估。

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。

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。

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
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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。

聚类分析算法在航空客户细分研究中的应用

聚类分析算法在航空客户细分研究中的应用随着航空业的快速发展，客户细分研究成为越来越重要的任务。

为了更好地理解客户需求和提供更好的服务，航空公司需要对客户进行分组和细分。

聚类分析算法是一种非常有效的方式，可以自动将客户分类，从而更好地理解他们的需求和喜好，提供更优质的服务。

聚类分析算法是一种机器学习技术，其目标是通过将数据分为相似性较高的组，从而将数据分组。

航空客户细分研究中，聚类分析可以将客户细分为多个组，每个组中的客户具有相似的特征和需求。

例如，可以将客户按照旅行目的、出行时间、目的地等特征分为几个不同的群体。

然后，根据不同群体的需求，针对性地提供更好的服务。

航空客户细分研究中的聚类分析可以使用多种不同的算法。

其中包括层次聚类算法、K均值聚类算法等。

这些算法都有自己的优缺点，选择合适的算法将是研究成功的重要因素。

层次聚类算法是一种自上而下的方式构建聚类。

该算法首先将每个样本作为一个聚类，然后将相似的聚类组合成更大的聚类，直到所有数据都归为一个类为止。

这种算法的优点是对于不同样本的距离计算非常灵活，能够适应不同的数据分布。

但是，由于该算法是自上而下的，因此当数据量较大时，效率会有所下降。

K均值聚类算法是另一种非常流行的算法。

该算法通过不断迭代不同的初始聚类中心来找到最优的聚类。

在K均值聚类算法中，必须预先定义需要分组的数量。

该算法的优点是速度非常快且易于实现。

但是，该算法有一些局限性，例如对于不同尺寸和密度的聚类可能不够灵活，而且如果初始聚类中心不够准确，可能会导致聚类结果不佳。

无论使用哪种聚类算法，航空客户细分研究都需要注意许多问题。

例如，如何选择要分组的特征、样本的数量、聚类数量、距离计算的方法等。

此外，一些特殊情况也需要考虑，例如如何处理异常值以及如何评估聚类结果的质量等。

总之，聚类分析算法是航空客户细分研究中非常有用的工具。

它可以帮助航空公司更好地理解客户需求和喜好，提供更好的服务。

选择合适的算法，并且解决该问题的种种特殊问题，才能取得好结果，并逐渐地使该工具利用率大大提高。

基于ANP和K—means聚类的客户价值分类模型及应用

用网络层次分析法（ＡＮＰ）对指标赋权，兼顾了指标间的相互影响，根据各指标权重和得分计算客户价值；然后使用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法对客户群进行细分，确定客户等级划分的标准，划分客户类别。最后以某市烟草公司零售终端客户
ＣＯＤＥＮＪＹＩＩＤＵ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ａｎ
ｄｏｉ：１０．１１７７２／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１・９０８１．２０１３．１０．２９５４
基于ＡＮＰ和Ｋ — ｍｅａｎｓ聚类的客户价值分类模型及应用
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｍｏｄｅｌｗａｓｂｕｉｌｔｔｏｅｖｌｕａａｔｅｔｈｅｃｕｓｔｏｍｅｒｖａｌｕｅｉｎｔｅｒｍｓｏｆｃｕｒｒｅｎｔｖａｌｕｅａｎｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｖｌｕａｅ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌ
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基于聚类分析的航空公司客户管理研究

基于聚类分析的航空公司客户管理研究近年来，随着旅游业的快速发展，航空旅行逐渐成为人们出行方式的主流之一。

航空公司客户数量逐年增加，管理这些客户成为航空公司管理工作的一大挑战。

如何有效地管理客户关系，提高客户满意度和忠诚度，成为航空公司必须面对的问题之一。

聚类分析是一种常用的数据分析方法，能够将数据按照相似性进行分组，有助于检测出数据之间的模式和规律。

在航空公司客户管理中，聚类分析可以帮助客户关系管理团队更好地理解客户需求和行为模式，提高客户满意度和忠诚度，促进公司业绩的增长。

一、聚类分析的原理与应用聚类分析指的是将一些相似的对象聚集在一起，形成称为簇的子集。

通常来说，聚类分析可以采用两种方法：基于距离的聚类和基于密度的聚类。

基于距离的聚类是指将数据点看做几何空间中的点，采用距离度量方法将数据点进行分组。

基于密度的聚类是基于点周围邻域密度的，即通过计算数据点周围数据点的数量来判断该点是否为聚类的核心。

在航空公司客户管理中，聚类分析可以应用于客户细分和客户关系管理。

通过对客户数据进行聚类分析，可以将相似的客户分为一组，从而更好地进行个性化的客户关系管理，提高客户满意度和忠诚度。

例如，在客户细分过程中，可以将年龄、性别、出行频率、消费水平等数据作为特征值进行聚类分析，然后根据不同聚类簇的特征提供个性化的服务，进一步提高客户的满意度和忠诚度。

二、航空公司客户管理中的应用案例1. 中心航空公司的客户管理案例中心航空公司是国内一家知名的航空公司。

该公司在客户管理中采用了聚类分析作为工具，对客户进行分类管理，有效提高了客户满意度和忠诚度。

根据客户特征值，中心航空公司将客户分为五个层次，分别是：忠诚型客户、定期客户、休闲型客户、决策者型客户和激情型客户。

通过对不同类型客户的需求和行为模式进行深入分析，中心航空公司向不同客户提供个性化的服务，提高了客户满意度和忠诚度。

2. 西南航空公司客户管理案例西南航空公司是美国一家知名的航空公司。