出处:http://www.ithao123.cn/content-11127869.html 航空公司客户价值分析 目标:企业针对不同价值的客户制定个性化的服务,将有限的资源集中于高价值客户. 1.借助航空公司的数据进行客户分类 2.比较不同类客户的价值并制定销策略 识别客户价值的最广泛的模型是通过RFM模型来识别出高价值的客户: Recency: 最近消费时间间隔 Frequency: 消费频率 Monetary: 消费金额 问题:同样的消费金额的不同旅客对航空公司的价值不同,例如买长航线.…

PS.图片可能不清楚,代码 数据集都在 https://github.com/xubin97/Data-Mining_exp1 项目介绍: 本案例的目标是客户价值识别,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通过3个指标(最近消费时间间隔.消费频带和消费金额)来进行客户细分,识别出高价值的客户,简称REFM . 在RFM模型中,消费金额表示在一段时间内, 客户购买该企业产品金额的总和由于航空票价受到运输距离.舱位等级等多种因素影响,同样消费金额的不同旅名对航空公司的…

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. 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…

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 客户价值识别最常用的是RFM模型(最近消费时间间隔Recency,消费频率Frequency,消费金额Monetary) 1.EDA(探索性数据分析) #对数据进行基本的探索 import pandas as pd data = pd.read_csv('data/air_data.csv', encoding = 'utf-8') #读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码) explore = data.descri…

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…

一.背景与挖掘目标 相关背景自查 二.分析方法与过程 1.EDA(探索性数据分析) 1.分布分析 2.周期性分析 2.数据预处理 1.数据清洗 过滤非居民用电数据,过滤节假日用电数据(节假日用电量明显低于工作日)  2.缺失值处理 #拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 data = pd.read_excel('data/missing_dat…

数据预处理主要包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,处理过程如图所示. 一.数据清洗 1.缺失值处理:删除.插补.不处理 ## 拉格朗日插值代码(使用缺失值前后各5个未缺失的数据建模) import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径 outputfile = '../tmp…

<Python数据分析与挖掘实战>的数据和代码,可从“泰迪杯”竞赛网站(http://www.tipdm.org/tj/661.jhtml)下载获得 1.Python数据结构 2.Numpy数组 import numpy as np #一般以np作为numpy的别名 a = np.array([2, 0, 1, 5]) #创建数组 print(a) #输出数组 print(a[:3]) #引用前三个数字(切片) print(a.min()) #输出a的最小值 a.sort() #将a的元素从小…

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 1.数据获取 2.数据预处理  1.筛选有效问卷(根据表8-6的标准) 共发放1253份问卷,其中有效问卷数为930  2.属性规约 3.数据变换 ''' 聚类离散化,最后的result的格式为: 1 2 3 4 A 0 0.178698 0.257724 0.351843 An 240 356.000000 281.000000 53.000000 即(0, 0.178698]有240个,(0.178698, 0.257724]有356个,依此类推. '…

四.关联规则 Apriori算法代码(被调函数部分没怎么看懂) from __future__ import print_function import pandas as pd #自定义连接函数,用于实现L_{k-1}到C_k的连接 def connect_string(x, ms): x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x)) l = len(x[0]) r = [] for i in range(len(x)): for j in rang…