Python数据分析与应用-第7章-航空公司客户价值分析

合集下载

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：。

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。

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- 客户价值分析.doc

Python数据分析与应用- 客户价值分析航空公司客户价值分析目录；航空公司现状分析；民航行业的竞争；除了三大航空公司之间的竞争，它还将加入各种新兴的小型航空公司、私人航空公司，甚至外国航空巨头。

航空产品生产过剩的同质性越来越明显，航空公司逐渐从价格、服务的竞争转向客户的竞争。

航空公司现状分析；行业外的竞争；随着高铁、子弹头列车等铁路运输的建设，航空公司受到了极大的冲击。

目前，航空公司已经积累了大量的会员档案信息和航班记录。

对于结束时间，选择宽度为两年的时间段作为分析观察窗口，以提取所有客户的详细数据，这些客户利用观察窗口中的记录机会，形成总共4个历史数据特征。

右表显示了数据特征及其描述。

分析航空公司的现状、航空公司数据、特征、描述、特征、名称、特征、客户基本信息、会员编号、会员时间、首飞日期、首飞日期、性别、会员卡级别、工作城市、工作国家的工作提供情况，年龄年份年龄航空公司客户数据描述表名称特征名称特征描述航班信息飞行时间计数观察窗结束时间装货时间观察窗结束时间最后一次飞行时间观察窗结束时间A VGDISCOUNT平均折扣率票价收入SUMYR观察窗SEGMSUM总飞行公里数SEGMSUM观察窗最后一次飞行日期A VGINTERV AL平均飞行时间间隔MAXINTERV AL最大飞行间隔点信息交换点交换点交换号EPSUM总精英点PROMOPTIVESUM PARTNERSUM总累积点不飞行非飞行点改变号BPSUM总基本点连续表原始我们应该如何处理这些特性？我们应该从什么开始？考虑用航空公司客户数据对客户进行分类。

分析不同类型客户的特征，比较不同类型客户的客户价值。

为不同价值的客户类别提供个性化服务，并制定相应的营销策略。

项目目标可以结合当前的航空公司数据实现以下目标。

该公司的收入来自顶级客户。

我们客户的利润率。

上述收入来自现有客户。

大部分营销预算通常花在不存在的客户身上。

客户金字塔中有升级潜力的客户。

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第一章：Python数据分析概述1.1 Python数据分析背景及意义1.2 Python数据分析常用库介绍1.3 数据分析的一般流程第二章：航空公司客户价值分析简介2.1 航空公司客户价值分析背景2.2 航空公司客户价值分析目标2.3 航空公司客户价值分析方法第三章：数据收集与预处理3.1 数据来源及收集方法3.2 数据预处理方法3.3 数据清洗与转换第四章：航空公司客户价值指标体系构建4.1 客户价值指标构建原则4.2 客户价值指标体系构建方法4.3 航空公司客户价值指标体系示例第五章：Python数据分析实例：航空公司客户价值分析5.1 实例背景及目标5.2 数据处理与分析方法5.3 分析结果展示与解读本教案以航空公司客户价值分析为例，旨在帮助学员了解并掌握Python数据分析的方法和技巧。

通过五个章节的学习，学员可以对Python数据分析有一个全面的了解，并能够运用Python进行简单的数据分析。

我们将进一步学习如何利用Python进行更深入的数据分析，以实现航空公司客户价值分析的目标。

第六章：数据可视化与报表制作6.1 数据可视化概述6.2 Python可视化库介绍6.3 航空公司客户价值分析数据可视化实例第七章：描述性统计分析7.1 描述性统计分析概念7.2 Python描述性统计分析方法7.3 航空公司客户价值分析中的描述性统计实例第八章：推断性统计分析与假设检验8.1 推断性统计分析概述8.2 假设检验方法介绍8.3 航空公司客户价值分析中的假设检验实例第九章：Python数据分析进阶技巧9.1 数据聚类分析9.2 关联规则挖掘9.3 机器学习与预测分析10.2 分析报告结构与内容第十一章：Python数据分析实战案例解析11.1 实战案例介绍11.2 实战案例数据处理与分析11.3 实战案例结果解读与应用第十二章：航空公司客户价值分析的策略与应用12.1 航空公司客户价值分析策略12.2 客户价值分析在航空公司的应用12.3 案例研究：航空公司客户价值分析策略与应用第十三章：大数据分析与云计算13.1 大数据概念与技术13.2 云计算与大数据分析13.3 航空公司客户价值分析在大数据与云计算环境下的应用第十四章：数据安全与隐私保护14.1 数据安全与隐私概述14.2 数据安全与隐私保护技术14.3 航空公司客户价值分析中的数据安全与隐私保护实践第十五章：航空公司客户价值分析的未来趋势15.1 在客户价值分析中的应用15.2 分布式分析与边缘计算15.3 航空公司客户价值分析的发展前景重点和难点解析难点内容包括：Python数据分析方法的深入理解与应用、航空公司客户价值指标体系构建、数据清洗与转换、假设检验方法的运用、数据聚类分析、关联规则挖掘、机器学习与预测分析等。

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。

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．。

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

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。

航空公司客户价值分析数据挖掘设计文档

数据挖掘大作业题目：航空公司客户价值分析目录一、任务背景 (2)二、数据挖掘目标 (2)三、数据探索与预处理 (3)构建航空客户价值分析的关键特征 (3)数据抽取 (5)探索性分析 (5)数据处理 (6)四、模型构建与评价 (12)1.模型构建K-Means聚类算法 (12)客户价值分析 (13)五、总结 (16)一、任务背景高铁、动车等铁路的不断兴建，出行方式的多元化让航空公司受到很大的冲击。

航空公司之间竞争也很激烈，除了四大航空公司之间的竞争之外，还有新兴产业的各类小型航空公司、民营航空公司，旅游等。

甚至国外航线出现高速度增长。

随着时代的发展，客户问题越来越受到关注，客户流失对利润增长造成了非常大的负面影响。

客户与航空公司的关系越长，航空公司的利润就越高。

一个客户使用了几次这次服务，感觉服务不错，那下次还会倾向于这个服务，但是要获得新客户，不仅需要在广告和人员工资上花费很多，去吸引顾客，在销售、市场也会花费很多，并且大多数新客户产生的利润不如那些流失的老客户多。

很明显，失去一个客户对公司来说比得到一个新客户更昂贵。

另外老用户也可以带来新用户。

因此，在这一背景下，分析航空公司客户数据，对客户进行分类，提高客户流失率是当务之急。

航空公司应针对不同类型的客户制定相应的营销模式，以实现利润最大化。

二、数据挖掘目标按航空公司客户数据进行分类。

分析了不同类型顾客的特点，比较不同类型顾客的顾客价值。

可以为不同价值客户类别提供个性化服务，并采用相应的营销策略。

分类客户的目的，就是要更精确地说明谁是我们的客户，了解客户到底有哪些实际需要，企业应该去吸引哪些客户，哪些客户应该被重点保留，以及应该如何迎合重点客户的需求等重要问题，进而使客户关系管理真正成为业务获得成功、扩大产品销量的催化剂。

客户分类是客户关系管理的核心。

帕累托定律（2/8定律）：就是20%的顾客给企业带来80%的销售利润。

20%的客户其利润率达到100%。

Python数据分析与应用- 客户价值分析.doc

航空产品生产过剩的同质性越来越明显，航空公司逐渐从价格、服务的竞争转向客户的竞争。

航空公司现状分析；行业外的竞争；随着高铁、子弹头列车等铁路运输的建设，航空公司受到了极大的冲击。

目前，航空公司已经积累了大量的会员档案信息和航班记录。

右表显示了数据特征及其描述。

分析不同类型客户的特征，比较不同类型客户的客户价值。

为不同价值的客户类别提供个性化服务，并制定相应的营销策略。

项目目标可以结合当前的航空公司数据实现以下目标。

该公司的收入来自顶级客户。

我们客户的利润率。

上述收入来自现有客户。

大部分营销预算通常花在不存在的客户身上。

客户金字塔中有升级潜力的客户。

基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘

基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘引言：随着航空业的飞速发展，航空公司竞争激烈，吸引和留住高价值客户成为了重要的策略之一。

客户价值分析和挖掘是帮助航空公司发现潜在高价值客户，了解其需求和偏好，进而制定个性化的营销策略的重要工具。

在这篇文章中，我们将介绍基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘的重要性和方法。

一、航空公司客户价值分析的重要性1. 获取洞察力：通过对航空公司内部和外部的数据进行分析，可以获取关于客户行为、偏好和利润贡献的洞察力。

这些洞察力可以帮助航空公司了解客户的特征，预测客户的行为，进而制定更有针对性的销售和营销策略。

2. 客户细分：通过客户价值分析，航空公司可以将客户细分为不同的群体，如高价值客户、中价值客户和低价值客户。

这样，航空公司可以针对不同的细分群体制定不同的策略，提高客户的满意度和忠诚度。

3. 营销策略优化：通过客户价值分析，航空公司可以了解客户的需求和偏好，进而进行个性化的营销。

这样可以提高客户的满意度和忠诚度，增加客户的购买频率和金额，最终提升销售和利润。

二、基于数据挖掘的航空公司客户价值分析与挖掘方法1. 数据收集与清洗：首先，航空公司需要收集和整理各个渠道的客户数据，包括个人信息、购买记录、消费行为等。

然后，对数据进行清洗和预处理，排除异常值和缺失值，确保数据的质量和准确性。

2. 数据探索与分析：在数据清洗完成后，航空公司可以使用不同的数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析和分类模型等，对数据进行探索和分析。

通过挖掘隐藏在数据中的模式和规律，航空公司可以了解客户的行为模式和偏好。

3. 客户价值评估：通过对客户数据的分析，航空公司可以计算每个客户的价值指标，如RFM模型（最近一次购买时间、购买频率和购买金额）、客户生命周期价值（CLV）等。

这些指标可以帮助航空公司确定客户的重要性和价值，并制定相应的营销策略。

4. 客户细分与个性化营销：根据客户价值评估的结果，航空公司可以将客户细分为不同的群体，并针对不同群体制定不同的营销策略。

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。

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。

机器学习原理教案机器学习原理航空公司客户价值分析教案

机器学习原理航空公司客户价值分析教案第一章：引言1.1 课程目标：本章旨在介绍机器学习原理及航空公司客户价值分析的概念，帮助学生了解机器学习在航空业中的应用，并掌握基本的机器学习算法。

1.2 课程内容：机器学习概述航空公司客户价值分析的意义机器学习在航空业中的应用案例1.3 教学方法：讲授：讲解机器学习原理及航空公司客户价值分析的相关概念案例分析：分析机器学习在航空业中的应用案例第二章：机器学习基础2.1 课程目标：本章旨在帮助学生掌握机器学习的基本概念、类型及常用算法，为后续的航空公司客户价值分析打下基础。

2.2 课程内容：机器学习的定义及分类监督学习、无监督学习和强化学习常用机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等2.3 教学方法：讲授：讲解机器学习的定义、类型及常用算法实操演示：使用编程工具（如Python）演示常用算法的实现过程第三章：航空公司客户数据预处理3.1 课程目标：本章旨在帮助学生了解航空公司客户数据的特点，学会使用机器学习工具对数据进行预处理，为后续的客户价值分析做好准备。

3.2 课程内容：航空公司客户数据来源及特点数据预处理方法：数据清洗、特征选择、特征缩放等机器学习工具介绍：Python、Scikit-learn等3.3 教学方法：讲授：讲解航空公司客户数据的特点及数据预处理方法实操演示：使用Python和Scikit-learn对航空公司客户数据进行预处理第四章：航空公司客户价值分析模型构建4.1 课程目标：本章旨在帮助学生掌握航空公司客户价值分析的建模方法，学会使用机器学习算法构建客户价值预测模型。

4.2 课程内容：客户价值分析指标：流失率、客户价值等建模方法：监督学习算法、集成学习算法等模型评估指标：准确率、召回率、F1值等4.3 教学方法：讲授：讲解客户价值分析的指标及建模方法实操演示：使用Python和Scikit-learn构建航空公司客户价值分析模型第五章：航空公司客户价值分析实践5.1 课程目标：本章旨在帮助学生将所学知识应用于实际项目，学会使用机器学习算法对航空公司客户价值进行分析。