R语言商务数据分析实战第3章 航空公司客户价值分析
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：。
R语言商务数据分析实战介绍课件
02
缺失值处理：R语言提供了多 种缺失值处理方法，如删除、 填充、插值等，可以帮助用户 快速处理缺失值。
03
数据类型转换：R语言提供了 数据类型转换函数，如as
04
数据合并：R语言提供了数据 合并函数，如merge()、 bind_rows()等，可以帮助用 户快速合并多个数据集。
R语言在数据建模中的应用
统计分析：R语言 提供了丰富的统计 分析工具，包括描 述性统计、假设检 验、回归分析等。
数据可视化：R语 言支持各种类型的 数据可视化，包括 散点图、柱状图、 饼图、箱线图等。
机器学习：R语言 支持各种机器学习 算法，包括分类、 聚类、回归、关联 规则等。
生物信息学：R语 言在生物信息学领 域有广泛的应用， 包括基因数据分析、 蛋白质结构预测等。
础上开发
随着大数据和人工智能的 发展，R语言在商务数据 分析领域得到广泛应用
R语言的特点与优势
01
开源免费：R语言是开源的，可 02
跨平台：R语言可以在Windows、
以免费使用和修改。
Mac和Linux等多种操作系统上
运行。
03
强大的统计分析功能：R语言提 04
可视化：R语言提供了多种可视
供了丰富的统计分析工具和函数，
R语言学习与实战经验总结
R语言学习资源：书籍、在线教程、 01 博客、论坛等
R语言实战案例：数据分析、数据 02 可视化、机器学习等
R语言学习技巧：多练习、多思考、 03 多交流
R语言实战经验：从简单案例开始， 0 4 逐步提高难度，积累实战经验
谢谢
化工具，可以生成各种类型的图
可以处理各种类型的数据。
表，如柱状图、饼图、散点图等。
（R语言商务数据分析实战教案）第3章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课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分本章学时：7学时一、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。
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。
R语言商务数据分析实战介绍课件
10
高级可视化：用 于展示复杂的数
据分析结果
R语言与其他工具的整合
R语言与Excel的整合：使用R语言处理Excel数据， 提高数据处理效率
R语言与SQL的整合：使用R语言进行数据库操作， 实现数据查询、处理和分析
R语言与Python的整合：使用R语言和Python进 行混合编程，提高数据分析能力
7
结果可视化：将分析结果以图表、仪表盘等 形式进行可视化展示，便于理解和决策
结果与结论
通过R语言数 据分析，发现 业务问题并提
出解决方案
提高了数据分 析效率，降低
了人工成本
提升了业务决 策的准确性和
科学性
证明了R语言 在商务数据分 析中的实用性
和价值
高级数据分析方法
01
线性回归：用于 预测连续型变量
更紧密的与其他编程语言的集成：R 语言将提供更便捷的与其他编程语言 的集成，如Python、Java等。
03
R语言包：安装 并加载R语言包， 如tidyverse、 ggplot2等，用 于数据分析和可 视化。
04
R语言帮助：使 用R语言内置的 帮助系统，如 help()、?、??等， 获取R语言函数 和包的详细信息。
R语言的基本语法
● 变量赋值：使用"<-"或"="进行变量赋值 ● 数据类型：包括数值型、字符型、逻辑型等 ● 向量：使用"c()"函数创建向量，支持数值、字符、逻辑等多种类型 ● 矩阵：使用"matrix()"函数创建矩阵，支持数值、字符、逻辑等多种类型 ● 数据框：使用"data ● 列表：使用"list()"函数创建列表，用于存储不同类型的数据 ● 函数：使用"function()"函数创建函数，支持自定义函数 ● 条件语句：使用"if()else()"语句进行条件判断 ● 循环语句：使用"for()"和"while()"进行循环操作 ● 包：使用"library()"函数加载包，支持安装和卸载包
R语言商务数据分析实战
第三方支持
流行领域
软件成本
工业界≈学术界
开源免费
工费
9
了解数据分析应用场景
6. 交通物流分析
物流是物品从供应地向接收地的实体流动。通过业务系统和GPS定位系统获得数据，对于客户使用数据构建 交通状况预测分析模型，有效预测实时路况、物流状况、车流量、客流量和货物吞吐量，进而提前补货，制 定库存管理策略。
7. 欺诈行为检测
身份信息泄露盗用事件逐年增长，随之而来的是欺诈行为和交易的增多。公安机关，各大金融机构，电信部 门可利用用户基本信息，用户交易信息，用户通话短信信息等数据，识别可能发生的潜在欺诈交易，做到提 前预防未雨绸缪。
6
了解数据分析应用场景
2. 营销分析
囊括了产品分析，价格分析，渠道分析，广告与促销分析这四类分析。 产品分析主要是竞争产品分析，通过对竞争产品的分析制定自身产品策略。 价格分析又可以分为成本分析和售价分析，成本分析的目的是降低不必要成本，售价分析的目的是制定符 合市场的价格。 渠道分析目的是指对产品的销售渠道进行分析，确定最优的渠道配比。 广告与促销分析能够结合客户分析，实现销量的提升，利润的增加。
5
了解数据分析应用场景
1. 客户分析
主要是客户的基本数据信息进行商业行为分析。 首先，界定目标客户，根据客户的需求，目标客户的性质，所处行业的特征以及客户的经济状况等基本信 息使用统计分析方法和预测验证法，分析目标客户，提高销售效率。 其次，了解客户的采购过程，根据客户采购类型、采购性质进行分类分析制定不同的营销策略。 最后，根据已有的客户特征，进行客户特征分析、客户忠诚分析、客户注意力分析、客户营销分析和客户 收益分析。
8
了解数据分析应用场景
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。
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
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航空公司客户价值分析是一个重要的营销战略工具，它通过利用数据挖掘技术来识别和评估客户的价值，从而为企业提供决策支持和营销策略定制。
本文将介绍基于数据挖掘的航空公司客户价值分析的重要性、主要方法和实施步骤，并通过案例分析来展示其应用效果。
一、背景介绍随着航空业的快速发展，航空公司面临着激烈的市场竞争。
在这个竞争激烈的市场环境中，了解和评估客户的价值变得尤为重要。
航空公司需要了解客户的消费习惯、偏好以及潜在需求，以便制定个性化的营销策略，增强客户黏性，提高客户满意度和忠诚度。
二、数据挖掘在客户价值分析中的重要性数据挖掘是一种通过从大规模数据集中提取知识来发现隐藏模式、趋势和关联的技术。
在航空公司客户价值分析中，数据挖掘可以帮助企业识别和分析客户的特征和行为，发现客户价值的关键因素，并预测客户未来的购买行为。
数据挖掘在客户价值分析中的应用包括但不限于以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，可以对客户进行细分，分析不同群体的消费行为和偏好，为企业制定差异化的营销策略提供依据。
2. 潜在客户发现：通过挖掘历史数据，可以发现隐藏的潜在客户，预测其未来可能的购买行为，以便企业有针对性地开展营销活动。
3. 客户价值评估：通过数据挖掘技术，可以评估客户的价值，如客户生命周期价值、客户潜力价值等，从而确定客户的重要性和营销资源的分配。
三、基于数据挖掘的航空公司客户价值分析方法基于数据挖掘的航空公司客户价值分析需要经过以下几个主要步骤：1. 数据收集和准备：收集并整理航空公司的相关数据，包括客户基本信息、消费记录、飞行里程、产品偏好等。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、去重、填充缺失值、处理异常值等预处理工作，以确保数据质量和准确性。
3. 特征提取与选择：对客户数据进行特征提取和选择，抽取最具代表性和区分度的特征，以便于后续建模和分析。
4. 模型建立与训练：选择合适的机器学习算法，如聚类、分类、预测等，建立客户价值分析模型，并利用历史数据进行模型训练和预测。
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%。
《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。
基于R语言的航空公司客户数据分析与预测系统设计与开发
基于R语言的航空公司客户数据分析与预测系统设计与开发一、引言航空公司作为一个重要的服务行业，客户数据分析与预测对于提升客户满意度、提高运营效率具有重要意义。
本文将介绍如何利用R语言进行航空公司客户数据的分析与预测系统设计与开发。
二、数据收集与清洗在进行数据分析之前，首先需要收集航空公司的客户数据。
这些数据可以包括客户的基本信息、购买记录、飞行里程、乘机偏好等。
在收集到数据后，需要进行数据清洗，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等，以保证数据的准确性和完整性。
三、数据探索与可视化接下来，利用R语言进行数据探索与可视化分析。
通过统计描述、相关性分析、聚类分析等方法，深入了解客户数据的特征和规律。
同时，利用R中强大的可视化包如ggplot2等，将分析结果以图表形式直观展示，帮助我们更好地理解数据。
四、客户行为分析基于客户数据，可以进行客户行为分析，包括客户价值评估、流失预测、交叉销售等。
通过构建模型，可以识别高价值客户、预测潜在流失客户，并采取相应的营销策略，提升客户忠诚度和盈利能力。
五、客户需求预测除了对客户行为进行分析外，还可以利用R语言进行客户需求预测。
通过时间序列分析、回归分析等方法，预测客户未来的需求趋势，为航空公司提供决策支持，优化资源配置和服务策略。
六、系统设计与开发最后，基于以上分析结果，设计并开发航空公司客户数据分析与预测系统。
该系统可以实现自动化数据处理、模型训练和结果展示等功能，为航空公司提供实时的决策支持。
同时，系统应具有良好的用户界面和稳定性，确保在实际应用中能够高效运行。
结语通过本文对基于R语言的航空公司客户数据分析与预测系统设计与开发的介绍，相信读者对如何利用R语言进行航空公司客户数据分析有了更深入的了解。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，航空公司将能够更好地理解客户需求、提升服务质量，实现可持续发展。
数据分析在航空业务中的应用及其价值分析
数据分析在航空业务中的应用及其价值分析近年来，随着信息技术的快速发展，数据分析在各个行业中的应用越来越广泛。
航空业作为一个高度信息化的行业，也开始逐渐意识到数据分析的重要性，并将其应用于航空业务中。
本文将探讨数据分析在航空业务中的应用，并分析其所带来的价值。
一、数据分析在航空业务中的应用1. 航班调度与运营管理航空公司需要根据市场需求和航线情况进行航班调度和运营管理。
数据分析可以帮助航空公司分析历史航班数据，预测航班需求，并优化航班调度。
通过分析乘客的购票习惯、航班延误情况等数据，航空公司可以合理安排飞机的起降时间，提高航班的准点率和运营效率。
2. 机票定价与销售策略航空公司需要根据市场供需情况和竞争对手的价格策略来制定机票的定价策略。
数据分析可以帮助航空公司分析市场价格趋势、乘客购票偏好等数据，优化机票的定价策略。
通过分析乘客购票的时间、地点、舱位等信息，航空公司可以制定差异化的定价策略，提高机票的销售量和收益。
3. 乘客体验与服务改进航空公司需要提供良好的乘客体验和服务，以提升乘客满意度和忠诚度。
数据分析可以帮助航空公司分析乘客的反馈数据、投诉数据等，发现问题所在，并及时采取措施进行改进。
通过分析乘客的行为数据和偏好数据，航空公司可以个性化地提供服务，满足乘客的需求，提高乘客的满意度。
二、数据分析在航空业务中的价值分析1. 提升运营效率通过数据分析，航空公司可以深入了解航班调度、机票销售等环节的运营情况，发现潜在问题，并采取相应措施进行优化。
例如，通过分析航班延误的原因和频率，航空公司可以调整飞机的起降时间，减少延误情况的发生，提高航班的准点率。
通过分析机票销售数据，航空公司可以调整定价策略，提高机票的销售量和收益。
这些优化措施可以提升航空公司的运营效率，降低成本，提高利润。
2. 提升乘客满意度数据分析可以帮助航空公司更好地了解乘客的需求和偏好，从而提供个性化的服务，提升乘客的满意度。
通过分析乘客的购票习惯和旅行偏好，航空公司可以个性化地推荐机票和旅行产品，提高乘客的购买意愿。
R语言商务数据分析实战-教学大纲
《R语言商务数据分析实战》教学大纲课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0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。
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R语言商务数据分析实战课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会分析案例的流程，使用R语言实现流程的每一个步骤，包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等，掌握Apriori算法、K-Means 算法、灰色预测算法、SVR算法、GBM算法、协同过滤算法的应用，以及ARIMA模型和LDA模型的应用。
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，试题应包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等部分，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.教材韩宝国，张良均．R语言商务数据分析实战[M]．北京：人民邮电出版社．2018．2.参考资料[1] 张良均．R语言数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2] 张良均．R语言与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．。
航空公司客户价值分析完整版
航空公司客户价值分析完整版航空公司客户价值分析+++1、了解航空公司现状与客户价值分析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。
2、⾏业外竞争随着⾼铁、动车等铁路运输的兴建，航空公司收到巨⼤冲击。
3、航空公司的数据分析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。
数据如air_data.csv所⽰！+++1.1、根据航空公司的数据特征进⾏下列说明：1.2、结合⽬前航空公司的数据情况，可以实现以下⽬标：a、先对航空数据进⾏数据清洗和处理。
a、借助处理好的航空公司客户数据，对客户进⾏分群。
b、然后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。
c、最后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。
1.3、认识客户价值分析全球经济环境和市场环境已经悄然改变，企业的业务逐步从以产品为主导转向以客户需 求为主导。
⼀种全新的“以客户为中⼼”的业务模式正在形成并被提升到前所未有的⾼度。
然⽽与客户保持关系需要花费成本，企业所拥有的客户中只有⼀部分能为企业带来利润。
企 业的资源也是有限的，忽视⾼潜⼒的客户⽽对所有客户都提供同样的服务，将使企业的资源 ⽆法发挥其最⼤效⽤去创造最⼤化的利润。
任何企业要想⽣存和发展，都必须获得利润，追 求利润最⼤化是企业⽣存和发展的宗旨之⼀。
所以企业不可能也不应该和所有的客户都保持 同样的关系。
客户营销战略的倡导者 Jay& Adam Curry 从对国外数百家公司进⾏的客户营销 实施的经验中提炼了如下经验：a、公司收⼊的 80%来⾃顶端的 20%的客户。
R语言商务数据分析实战
3
数据分析的流程
数据分析已经逐渐演化为一种解决问题的过程，甚至是一种方法论。虽然每个公司都会根据自身需求和目 标创建最适合的数据分析流程，但数据分析的核心步骤是一致的。下图是一个典型的数据分析的流程。
6
了解数据分析应用场景
2. 营销分析
囊括了产品分析，价格分析，渠道分析，广告与促销分析这四类分析。 产品分析主要是竞争产品分析，通过对竞争产品的分析制定自身产品策略。 价格分析又可以分为成本分析和售价分析，成本分析的目的是降低不必要成本，售价分析的目的是制定符 合市场的价格。 渠道分析目的是指对产品的销售渠道进行分析，确定最优的渠道配比。 广告与促销分析能够结合客户分析，实现销量的提升，利润的增加。
glmnet
nnet rattle tree
Lasso和elastic-net正规化广义线性模型。
神经网络预测模型。 图形界面式的数据挖掘工具箱。 分类和回归树。
19
R语言数据分析常用的Packages
7. 自然语言处理
自然语言处理（Natural Language Processing）是计算机科学，数据科学，人工智能领域的一个重要的方 向。现代NLP算法是基于机器学习，特别是统计机器学习。 R语言中常用的自然语言处理Packages如表所示。 Package名称 说 明
第三方支持
流行领域
软件成本
工业界≈学术界
开源免费
工业界＞学术界
开源免费
工业界≤学术界
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
并不适合用于航空公司的客户价值分析。
构建航空客户价值分析的关键特征
4. 航空客户价值分析的LRFMC模型
本案例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。 本案例将客户关系长度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（如表所示），记为LRFMC模型。 模型 L R F M C
新增信息抽取
目录
1
2 3 4
ห้องสมุดไป่ตู้
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
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。
航空公司客户数据说明
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 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
目录
1
2 3 4
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
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。
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。
航空公司客户数据说明
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。
熟悉航空客户价值分析的步骤与流程
航空客户价值分析案例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
客户价值排名 模型应用 应 用 结 果
表 名
特征名称
特征说明
MEMBER_NO
FFP_DATE FIRST_FLIGHT_DATE
会员卡号
入会时间 第一次飞行日期
GENDER
客户基本信息 FFP_TIER WORK_CITY WORK_PROVINCE WORK_COUNTRY AGE
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
构建航空客户价值分析的关键特征
1. RFM模型介绍
本案例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。
乘机信息
积分信息
案例目标
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。
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。
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。
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