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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

二、数据挖掘目标

三、数据探索与预处理

构建航空客户价值分析的关键特征

数据抽取

探索性分析

数据处理

四、模型构建与评价

1。模型构建K—Means聚类算法

客户价值分析

五、总结

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％。现有客户可以带来90％以上的收入。而大部分的营销预算经常被

用在非现有客户上.在客户金字塔中具有升级潜力有5%至30％的客户。客户金字塔中客户升级

2%,销售收入增加10%，利润就增加50％。i

这些经验可能并不完全准确,但我们可以看到新时代客户差异化的趋势和客户价值分析的

重要性。

企业应该投入大量的资源来赢得客户，而目标应该放在一小部分能够为企业带来高利润的

客户群中，而不是所有的客户群中，以便长期实现自身的特点.航空公司如何投入有限的资源

来实现精准营销,从而提高企业的竞争力，最终实现利润最大化?这是航空公司面临的第一个也

是必要解决的问题。

三、数据探索与预处理

构建航空客户价值分析的关键特征

这种数据挖掘的目标是通过航空公司的客户数据识别客户价值,并识别具有不同价值的客

户。首先,目标是客户价值识别.RFM模型是识别顾客价值最常用的模型，可以用来对顾客进行

分类。数据挖掘的目标是客户价值分析，即通过航空公司客户数据识别具有不同价值的客户。

识别客户价值最常用的模型是RFM模型。

R（Recency）指的是最近一次消费时间与截止时间的间隔。一般而言,最近一次消费时间

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与截止时间的间隔越短,说明对当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