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.…

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…

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…

本文转载自微信公众号TIpDM. 每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 我们说RFM模型由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.但该模型并不完全适合所有行业,如航空行业,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…

K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法.聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大. 划分(Partitioning):聚类可以基于划分,也可以基于分层.划分即将对象划分成不同的簇,而分层是将对象分等级. 排他(Exclu…

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的…

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一…

聚类分析(英语:Cluster analysis,亦称为群集分析) K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想. 聚类属于无监督学习,以往的回归.朴素贝叶斯.SVM等都是有类别标签y的,也就是说样例中已经给出了样例的分类.而聚类的样本中却没有给定y,只有特征x,比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集.聚类…