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基于数据挖掘的航空公司客户价值分析.doc,基于数据挖掘的航空公司客户价值分析摘要：伴随着航空公司的竞争日益剧烈，怎样改善个性化服务提高客户满意度是公司在体验经济时代必须面对的问题。面对海量数据，传统的统计办法弊病浮现，笔者尝试用数据挖掘技术处理航空公司客户价值分析问题。
前言本次建模项目是来自于《python数据分析与挖掘实战》的案例，是介绍航空公司客户价值的分析，书中给出了关于62988个客户的基本信息和在观测窗口内的消费积分等相关信息，其中包含了会员卡号、入会时间、性别、年龄、会员卡级别、在观测窗口内的飞行公里数、飞行时间等44个特征属性...
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121.模型构建K-Means聚类算法12客户价值分析13五、总结16任务背景高铁、动车等铁路…
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121.模型构建K-Means聚类算法12客户价值分析...
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。详情数据见数据集内容中的air_data.csv和客户信息属性说明2.分析方法与过程2.1分析方法
一、背景及挖掘目标1、行业背景随着大数据的来临，传统的商业模式正在被一个新的营销模式—“数据化营销”所替代，采取不同的营销策略，将有限的资源集中在高价值的客户上，实现企业利润的最大化目标。面对激烈的市场竞争，国内的某航空公司面…
某航空公司，拥有一批客户数据。现在想通过数据分析来更好的了解客户，识别高价值人群，采取差异化管理和营销活动。二、提出问题（1）依据现有客户数据，将客户分为几个群？（2）将客户分群后，每个群体的特征是什么？客户价值如何？
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importpandasaspddata=pd.read_csv('…
对航空公司客户价值进行KMeans聚类分析使用sklearn.cluester的KMeans类对航空公司客户数据进行聚类分析，把乘客分到不同的类别中。kmeans参数说明fromsklearn.clusterimportKMeansk=5model=…KMeans(algorithm='auto',copy_x=True,init='k-means++',max_iter=300,n_clusters=5,n_init=10,n_jobs=None,
结合目前航空公司的数据情况，实现以下目标。.1、数据清洗.（1）数据分析，找出数据存在的问题（例如：异常值、缺失值），给出处理办法.（2）使用R语言对数据进行处理，给出代码、对使用的函数进行说明.2、构建航空客户价值分析的关键特征.构建航空...
基于数据挖掘的航空公司客户价值分析.doc,基于数据挖掘的航空公司客户价值分析摘要：伴随着航空公司的竞争日益剧烈，怎样改善个性化服务提高客户满意度是公司在体验经济时代必须面对的问题。面对海量数据，传统的统计办法弊病浮现，笔者尝试用数据挖掘技术处理航空公司客户价值分析问题。
前言本次建模项目是来自于《python数据分析与挖掘实战》的案例，是介绍航空公司客户价值的分析，书中给出了关于62988个客户的基本信息和在观测窗口内的消费积分等相关信息，其中包含了会员卡号、入会时间、性别、年龄、会员卡级别、在观测窗口内的飞行公里数、飞行时间等44个特征属性...
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121.模型构建K-Means聚类算法12客户价值分析13五、总结16任务背景高铁、动车等铁路…
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121.模型构建K-Means聚类算法12客户价值分析...
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。详情数据见数据集内容中的air_data.csv和客户信息属性说明2.分析方法与过程2.1分析方法
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某航空公司，拥有一批客户数据。现在想通过数据分析来更好的了解客户，识别高价值人群，采取差异化管理和营销活动。二、提出问题（1）依据现有客户数据，将客户分为几个群？（2）将客户分群后，每个群体的特征是什么？客户价值如何？
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对航空公司客户价值进行KMeans聚类分析使用sklearn.cluester的KMeans类对航空公司客户数据进行聚类分析，把乘客分到不同的类别中。kmeans参数说明fromsklearn.clusterimportKMeansk=5model=…KMeans(algorithm='auto',copy_x=True,init='k-means++',max_iter=300,n_clusters=5,n_init=10,n_jobs=None,
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