【基于K-Means聚类算法的航空客户的价值探析12000字（论文）】

基于K-Means聚类算法的航空客户的价值分析摘要二十世纪90年代开始，互联网不断发展，企业的工作重心逐渐从产品转移到客户。企业想要获得更大的利润，就要服务好客户。建立以客户为核心的营销体系是最为重要的，利用数据挖掘的相关技术去分析数据背后的特征，将客户进行详细分类，对建立和完善企业营销体系尤为重要。本文针对航空客户数据采用数据挖掘技术，分析客户价值属性指标，在对传统CRM模型进行优化改进的基础上，建立了由消费时间间隔、客户关系长度、消费频率、飞行里程以及平均折扣率五个指标组成的LRMFC模型。借助K-Means聚类算法，建立了航空客户价值细分模型，将客户群体分为五类：重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般客户以及低价值客户。最终对五种群体进行价值排名，并提出了会员制度、盲盒促销和差异化管理三种策略，从而为企业在客户价值管理方面提供有效的帮助。关键词：航空客户；数据挖掘；价值分析；K-Means聚类算法目录TOC\o"1-3"\h\u18128摘要 128253Abstract 222521第一章绪论 5293871.1.研究背景及意义 5292031.1.1.研究背景 5166241.1.2.研究意义 5313381.2.研究现状 5305231.3.研究内容和组织结构 629368第二章相关理论基础 685432.1.数据挖掘综述 633952.1.1.定义 642212.1.2.功能 7263182.1.3.工具 7260592.2.基于数据挖掘的客户价值管理体系 8156662.2.1.CRM理论综述 8274772.2.2.RFM模型综述 9285682.3.聚类分析综述 9296302.3.1.聚类分析的定义 10157872.3.2.聚类分析的算法 10314第三章K-Means聚类算法 1195343.1.K均值聚类模型 11135823.2.距离度量 12312873.2.1.欧式距离 12215963.2.2.曼哈顿距离 12293773.2.3.余弦相似度 13215093.2.4.切比雪夫距离 13291993.3.质心计算 13114933.4.K值选取 14282123.4.1.手肘法 147023.4.2.轮廓系数法 1429161第四章基于K-Means聚类算法的航空客户的价值分析 15152314.1.挖掘目标 152984.1.1.分析方法与过程 15209464.1.2.数据抽取 1682104.1.3.探索性分析 17176874.2.数据预处理 18300594.2.1.数据清洗 19230934.2.2.数据变换 2037734.2.3.属性规约 21153294.3.模型构建 22148274.3.1.客户聚类 22159624.3.2.客户价值分析 27185874.4.模型应用 28270374.4.1.会员制度 29296924.4.2.盲盒促销 30180784.4.3.管理模式 302987结论 313864参考文献 32绪论研究背景及意研究背景随着通信技术和互联网的迅速发展，世界经济进入了全球化、电子化的时代。在当今激烈竞争的商业环境中，竞争对手的增加、业务的多样化和全球化使得企业间的竞争急剧增强REF_Ref4479\n\h[1]。传统的以“产品为中心”，以销售货物为目标的形式已经逐渐被以“客户为中心”，以服务为宗旨的目标所取代。企业要想在激烈的竞争中长盛不衰，就必须采用多种方法与同客户进行有效的交流获取其行为数据和相关信息，从而有效的发掘和管理客户资源来获取更大的利润REF_Ref25594\n\h[17]。目前，传统的信息系统产生大量的信息，但是这些信息仅仅局限于表面的记载，没有深度的分析，企业面对海量的数据只能凭经验办事，对客户价值挖掘的研究仅附带于客户关系管理中REF_Ref21401\n\h[7]。近年来，航空公司飞速增加与高速发展，加剧了航空市场的竞争，各大航空公司纷纷推行各种营销对策以提升其竞争地位REF_Ref17793\n\h[9]。对航空客户价值进行细分，为不同类型用户提供定制化的服务，制定精准化的营销策略，对实现航空公司在有限资源情况下的利润最大化具有重要的意义REF_Ref17793\n\h[9]。随着数据仓库、数据挖掘技术的兴起，将数据挖掘技术应用于客户的价值管理逐渐成为研究热点REF_Ref14361\n\h[8]。为此，本课题以某航空公司的客户信息数据为研究对象，开展基于数据挖掘技术的航空客户价值管理研究。研究意义市场竞争逐渐激烈，航空公司要想抓住客户，提升企业效益，就必须深挖客户数据，研究客户价值，提升客户满意度。企业只有在不断地分析客户价值的同时，也要尽可能地满足不同客户的需求，制定个性化的营销方案，使得客户对企业的忠诚度和依赖性不断上升。基于K均值聚类的航空客户价值分析，可以给大多数航空公司带来便利，帮助他们发掘隐藏客户，准确发现高价值客户，为企业提供有效的技术支持，也为整个航空业的发展带来一定的帮助。研究现状文献REF_Ref4730\n\h[22]中以台湾航空旅客市场为例进行实证，利用数据挖掘技术为航空公司发现有价值旅客的模型。目的是为当地航空公司的营销或客户关系管理系统寻找高价值的市场。文献REF_Ref4479\n\h[1]中基于数据挖掘对中小商业银行的客户价值进行研究，提出现在企业要想获得胜利的关键在于对客户关系的管理，要深刻的认识到客户的价值所在。客户作为企业的一种有价值的资源，但是并不是所有的客户都能为企业带来价值，因此有必要对客户价值进行评价，从而找出为企业带来效益的有价值的客户。文献REF_Ref14361\n\h[8]基于数据挖掘的农商行客户关系管理，利用数据挖掘技术，加强了优质客户的培育，提高了客户的粘稠度和忠诚度。从大数据对农商行客户关系管理的意义入手，分析了现状以及重点，提出了基于数据挖掘的农商行优质客户培育和维护的策略。文献REF_Ref17793\n\h[9]研究利用数据挖掘技术、聚类方法,建立客户分析模型,通过对微信客户数据库的挖掘、进行客户细分,可以获得重要保持客户类型,帮助企业提取数据中潜在的商业价值,从而改变企业营销策略或者产品方向,对客户数据的深入分析可以为智能服务提供支持,期望发掘更大的应用前景。文献REF_Ref17871\n\h[14]本文通过分析精细化市场管理的核心内容和特点，结合全球经济的发展和我国企业的战略营销管理，探讨了精细化市场营销战略在企业经营过程中，特别是在炼油分销行业中的应用。研究内容和组织结构本文采用数据挖掘的技术，以航空公司为研究对象，将K-Means聚类算法应用于航空企业客户价值分析，并提出相应建议本项目将研究和讨论以下方面：将CRM（客户关系管理）、RFM等客户价值分析理论与航空客户数据相结合，构建航空客户价值分析模型。对数据进行缺失值、异常值处理以及数据清洗、属性规约、数据变换的操作。构建聚类模型，并分析不同类型客户价值。根据结果针对不同的客户人群制定相应的营销战略。

相关理论基础数据挖掘综述定义从技术角度上看，数据挖掘就是从海量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐藏的、未知、但具有潜在价值信息的过程。从商业角度上看，数据挖掘又是一种先进的处理信息的技术。以往，收集数据的目的主要用在科学研究上面，同时，当时的计算能力也很薄弱，对于海量数据的分析能力十分有限。现在，计算能力的提升使得数据分析不再是局限于科学研究方面，对于企业而言，利用数据挖掘技术处理客户数据，分析出有价值的东西，进而提升企业效益。功能通过数据挖掘的技术，可以对还未发生的行为作出预测，做出具有科学依据的决定。其主要的目标是从海量的数据中发现隐藏的，具有价值的信息，其主要功能分为五类：预测通过数据挖掘技术，我们可以在庞大数据库中发现有价值的信息，找出发展的规律，进而对未来事物的发展做出的预测。例如：对若干年后经济发展的预测关联分析寻找海量数据中的相关性，假如几个数据之间存在某种规律，那么就可以说这几个数据之间有关联。关联分析中常用的技术是关联规则和列序模式。前者是找出在同一个事情中出现不同项目的相关性；后者则是寻找出事件之间时间上的相关性。例如：股市行情的预测，基金的涨跌聚类是指将数据依据一定的规则分为若干个不同的群组。组与组之间存在很大的区别，而组内的数据差别不大。这种方法主要在客户细分方面应用。通过细分可以将具有相似特征的客户分为一个群体，例如性别、年龄等。并根据结果制定针对性的营销方案。数据总结数据总结的主要目的是对汇总进行细化，对其内涵概括说明。常用的方法如求和法，求平均值法，直方图，饼状图等形式来表示。偏差检测偏差检测是指对异常的数据进行检测，发现其内在的问题，进而解决问题。例如在银行的交易数据中发现异常的交易记录，可能是存在犯罪行为，所以银行为了安全起见，就要去研究产生这些异常记录的内在原因，减小风险工具数据挖掘的工具主要分为四类：基于神经网络现在基于神经网络的数据挖掘技术应用越来越广泛，一个可以从训练中学习的非线性预测模型可以完成许多数据提取任务，如分类、分组、挖掘等。基于决策树采用树形结构来表示，通过对数据集进行分类产生规则。决策树法作为一种决策技术，常见的决策树方法有CART,主要在企业中应用。遗传算法它以生物进化的概念为基础，通过不断的优化来实现目标，遗传重组、交叉、变异和自然选择是主要的过程，将遗传算法应用于数据提取时，必须将任务转化为研究问题。规则归纳通过统计方法总结有价值的if-then规则，例如提取相关规则的挖掘算法。基于数据挖掘的客户价值管理体系CRM理论什么是客户关系管理（customerrelationsmanagement，CRM）？简单来说，就是以客户为中心，掌握有价值的信息，增加客户对企业的依赖程度，从而为企业带来更高的效益的一种策略。企业客户关系管理的基本理论主要包括以下几点。关系营销理论。这个概念是由美国教授伦纳德L。贝瑞在1983年的一份报告中，提出了这样一个定义：“营销关系就是吸引、维持和改善客户关系”。杰克逊证明了这一点；关系营销的重点是吸引、发展和维护与顾客的关系，在营销关系理论中最重要的是与消费者、供应商、零售商、竞争对手、政府和其他利益相关者的互动，建立长期的信任和互利关系，其目的是不断增加顾客对公司的依赖，只有当公司的产品和服务满足顾客的愿景，让顾客达到预期的目的，顾客才能依赖公司。可以看出，如何让客户更满意是最重要的问题，而实现这一目标最重要的一步就是找到真正有价值的客户，他们不仅可以给公司带来短期的利润，它也可以作为一种广告效应，向更多的人推荐商业服务，从长远来看，我们必须在客户关系上下功夫，这样才能有更多的客户。一对一服务。顾名思义，一对一服务是一种个性化的私人服务，让顾客体验贴心的护理。服务人员为客户提供一对一的服务，全心全意帮助客户，建立长期的友谊，作为一个企业，你需要了解不同的客户，不同的客户需求是不一样的，所以我们可以为不同的客户开发定制化的服务，以提高客户满意度。随着大数据时代的到来，我们的生活每天都会产生大量的数据。作为一家公司，充分利用这些数据可以帮助您快速找到目标客户和市场机会，并根据不同客户的不同需求制定更准确的营销策略。客户的生命周期主要分为四个阶段，第一阶段：调查阶段，这一阶段是关系的测试阶段，在这一阶段，双方尝试着相互探讨。如果经营业绩达到顾客的基本指标，顾客就会购买公司的产品或服务，使公司与顾客开始沟通和建立联系；第二阶段：培训阶段，关系的快速发展，进入这一阶段，说明双方在上一阶段对对方都很满意，并建立了一定程度的信任和依赖。第三阶段：稳定时期，是关系发展的最高阶段，这一阶段具有以下明显的特点：双方对对方提供的价值都非常满意；为了保持稳定的长期关系，双方进行了大量的物质和无形投资；交往更加频繁，在这段时间里，双方的关系变成了“你有我，我有你”的形式，双方的关系趋于稳定，此时公司将以较少的投入获得更多的利润。第四阶段：退化阶段，即关系发展过程中关系水平的逆转阶段，减少操作次数是退化期的主要特征；RFM模型在众多的客户关系管理（customerrelationsmanagement，CRM）的分析模式中，RFM模型是最为常见的。该模型不仅可以用来评估客户的价值，还可以用来评估客户创造价值的能力。该模型通过三项指标来描述客户的价值。在RFM模型中，R（Recency）表示客户最近一次购买行为发生的时间距今的长度，F（Frequency）表示最近一段时间购买的总数，M（Monetary）表示客户在这一时间产生的消费量。一般的分析模型CRM侧重于结果的分析，RFM则更侧重于消费的过程。下面我们对R（Recency）、F（Frequency）、M（Monetary）做出解释：最近一次消费（Recency）最近一次消费是指客户最近一次发生购买行为距今的长度。我们直观地认为，如果客户的最后一次购买行为比较接近，那么我们可以认为这个客户的购买行为比较好。也就是说这个客户的价值也就越高。假如我们给客户推荐最新上市的产品或者新的服务，那么客户接受我们的推销的可能性也就越大，从而选择我们的产品或者接受我们的服务。作为营销人员，我们要多向这类客户推荐我们最新的产品和服务，这样而来，我们企业的业绩才会不断提升，才能在市场中取得更大的占有率。所以作为企业的营销人员，要密切关注消费者消费行为的和购买行为，并且更加关注那些有价值的客户。从过去的角度来看，如果我们能成功劝说消费者购买我们的产品或者选择我们的服务，那么客户将继续为我们公司带来利益。所以我们的工作重心要放在还没有对我们产品和服务进行消费的人群，将他们转化为我们的老客户，而对我们本身拥有的老客户，我们也要稍加用心维护。消费频率（Frequency）消费频率是指最近一段时间购买的总数。一般来说，顾客消费的越多，顾客对产品就越满意。比如说一个客户经常去李宁店里购买衣服、鞋子，说明该客户对李宁产品的满意度很大。所以说购买频率越高的用户对产品的满意度越大。因此作为企业要不断提高产品的质量，作为营销人员要不断维护现有客户、发掘潜在客户。消费金额（Monetary）表示顾客在这一段时间所产生的消费量。这项指标是统计数据数据中最为重要的一项。通过观察后我们发现，我们可以将工作重点放在贡献度高的客户身上，重点拜访和联系，以最有效的方式获取最大的利润。最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）这三项指标对营销人员的活动具有非常重要的指导意义。聚类分析综述随着科学技术以及互联网行业的飞速发展，每天都会产生很多的数据，聚类分析就是从海量的数据中获取我们想要的。依靠聚类分析的多种方法理论，使数据挖掘变为了可能。聚类分析是一种模拟人类行为来分析数据的方法。这是一个无监督的学习过程。它不基于训练数据集，可以独立确定类别标签，将数据集中相似的对象收集到一个类中，得到数据分布，通过观察每类数据的特征，重点对这类数据进行进一步的分析。聚类分析的定义聚类分析是指通过对于输入的对象集合进行分组化操作，并将分组后的类进行分析的过程。分组聚类过程最重要的考虑因素是对象之间的相似程度，同一个类中的对象拥有高相似性，与其它类有着较高的相异性。聚类分析的算法近年来，随着数据集的日益庞大，相比于硬件方面提升已经趋近极限外，不断的修改完善我们的聚类算法成为新的研究重点，不同侧重点的算法被不断地提出改进，以适应不同形势下的需求。聚类分析算法主要分为四个方面：基于划分的聚类算法、基于层次聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网络的聚类算法。基于划分的聚类算法基于划分的聚类算法，常见于机器学习应用上，它的原理是通过将设置微分函数，首先将输入数据集进行划分，其次在使用这个结果通过不断的循环迭代，持续的改进，最终对目标函数进行优化。基于层次的聚类算法这类算法首先计算每个样本之间的距离，并对类中最近的点进行分类，然后计算类之间的距离，将最近的类分类为一个大类，继续合并，直到它成为一个类。其主要方法有，计算最短距离，最长距离，中间距离等。这类算法的优点在于可以不用设置分组数量，组与组之间的关系能够清楚的表述。但是自身也有一定的局限性。其一是在分析的过程中，形成上一层次的组后，在其后的分析过程中不能自己调试；其二是该算法在分析大量繁多的数据时候效率不高。基于密度的聚类算法主要是根据密度来对数据进行判断，与基于相似度的算法不同，这类算法可以通过对数据分布的不同密度，将其分割成不同的组类并将其分成不同的形状，同时也能够很好的清除噪声。基于网格的聚类算法这类算法最重要的功能是可以将计算的效率大幅度的提升，将网络单元的数量大小作为时间复杂度的计算，但由于自身的局限性，无法对于斜侧边界聚类进行检测。下面是sklearn中对各种聚类算法的比较。图3-SEQ图3-\*ARABIC1sklearn中对各种聚类算法的比较

K-Means聚类算法K均值聚类模型聚类算法的种类有很多，其中最为广泛使用的是K-Means算法，其中K表示的是聚类为K个簇，means表示取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。主要思想是：首先从样本集中选取k个样本作为簇中心，并且计算每个样本与这k个簇中心的距离，然后将其划分到距离最近的簇中心所在的簇中，然后再计算各个簇的簇中心。因此我们总结出K-Means聚类算法的主要内容：确定簇的个数k计算出每个样本到簇中心的距离将其划分到距离最近的簇中，更新簇中心重复上面的（2）、（3）过程，直到簇中心不再移动其优势在于效率高，且容易实现，可处理海量的数据。但是也存在一些缺点，例如在收敛时可能会产生局部最优解，或者在处理大量数据时收敛的速度下降。在实际的应用中，K-Means算法往往利用在客户价值的管理和分析上。在实际操作中，最重要的是簇中心选择，假如选择不好就会使得结果不具有代表性。对于这一问题，为了使得结果更具代表性，我们怎么做呢？使用不一样的初始聚类为中心，不断地使用K-Means算法。距离度量欧式距离是一种最为直观的、最易理解的距离度量的方法。例如空间中两个点之间的距离就指的是欧氏距离。如图3-3表示的就是空间中A,B两点的欧氏距离。图3-SEQ图3-\*ARABIC2A,B两点的欧氏距离在n维空间中其公式为：（3-4）曼哈顿距离曼哈顿距离，表示的就是在街区驾车从一个地方到另一个地方的实际驾驶距离。曼哈顿距离也称作为是“城市街区距离”。用来计算实值向量之间的距离。图3-3表示曼哈顿距离图3-SEQ图3-\*ARABIC3曼哈顿距离在二维平面上的两点与之间的曼哈顿距离：（3-5）在n维空间上的两点的曼哈顿距离为：）（3-6）余弦相似度相当于计算向量夹角的余弦值，并以此来作为两个衡量相似度的大小。在二维空间中的向量A与向量B的夹角余弦公式为：（3-7）对于两个n维的样本点和的夹角余弦为：（3-8）切比雪夫距离切比雪夫距离是指两个向量在任意坐标维度上的最大差值。在二维平面中的两点和之间的切比雪夫距离可表示为：（3-9）在n维空间中的两点与之间的切比雪夫距离表示为：（3-10）切比雪夫距离通常只能使用在特殊的例子中，不像欧氏距离和余弦相似度可作为通用的距离度量，所以在使用时要先确定是否适用。质心计算对于分类后产生的k个簇，分别计算到簇内其他点距离均值最小的点作为质心。K值选取手肘法随着k的增大，样本的划分更加精细，那么所有样本的聚类误差SSE会逐渐减小，计算公式为：（3-11）当选取的k值小于真实的聚类数时，k的增加会对聚类的效果产生很大的影响，所以SSE下降的幅度很大;当选取的k值大于真实的聚类数时，k的增加不会对聚类的效果有太大的影响，所以SSE下降的幅度不是很大，整个SSE-K图会呈现一个手肘的样子。所以拐点处对应的数值就是我们要找的k值。图3-SEQ图3-\*ARABIC4SSE-K图此时的k=4。轮廓系数法类中样本的距离越近，类间样本的距离越远，聚类的效果越好。用平均轮廓系数来衡量。方法：计算样本i到同簇其他样本的平均距离a(i)。a(i)越小，说明样本类中的不相似度越低，那么它的凝聚度就越高，更应该聚为一类计算样本到其他类中所有样本的平均距离b(i)。b(i)越大，说明类间的不相似度越高，那么它的分离度就越高，越不该聚为一类定义样本i的轮廓系数：（3-2）（3-3）总结：s(i)越接近1，说明样本i聚类合理s(i)越接近-1，说明样本i聚类不合理，更应该分类到其他簇中s(i)越接近0，说明样本i在两个簇的边界上基于K-Means聚类算法的航空客户的价值分析挖掘目标随着国家政策的扶持和经济的高速发展，机场和航空公司的数量在未来的会有井喷式的增长，市场的竞争将会越来越激烈，各大航空公司为了能在这场战争中获得一席之地或者成为其中的领头羊，纷纷使出浑身解数想出各种营销对策。营销的重点逐渐从“产品为中心”转变为以“客户为中心”。特别的是，针对不同的顾客群体进行分类管理，为不同类型的顾客提供定制化的解决方案，将有限的资源集中于高价值的客户。因此，如何对客户进行合理的分类成为了管理中亟待解决的关键问题。我们以某航空公司的客户数据为数据集，对数据集进行如下处理：利用航空公司客户数据，对客户进行分类对不同类型的客户进行特征分析，比较不同类型客户的价值对不同价值的客户类别进行个性化的服务，并指定相应的营销策略分析方法与过程首先，我们要了解这次的实验目的是分析客户价值。分析客户价值，最为实用的是三种指标：消费时间间隔（Recency）,消费频率（Frequency）,消费金额（Monetary）。这三种指标简称为RFM模型，其作用是分析出价值高的客户群体。但这个模型又有自身的局限性，并不是所有的行业都可以使用RFM模型。但我们在使用的时候会发现，该模型也存在一定的局限性。所以我们要改进模型，进而确定了五个指标，R（消费时间间隔），L（客户关系长度），F（消费频率），M（飞行里程）和C（折扣系数的平均值）。这些指标，我们来作为航空公司识别客户价值指标，我们把它称为LRFMC模型。因此，本次实验课题，利用聚类的办法进行识别客户价值，采用改进后的LRFMC模型。本次案例航空客户价值分析的总体流程如图4-1所示图4-SEQ图4-\*ARABIC1航空客户价值分析的总体流程航空客户信息挖掘主要包括以下步骤：从航空公司的数据集中，有选择地提取数据并添加数据以生成历史数据和新数据对第一阶段的两个数据集，进行数据探索性分析和预处理，主要操作有缺失值与异常值的分析处理，属性规约、数据清洗和数据变换。对第二阶段中的已处理数据为依据进行建模，利用LRFMC模型进行顾客分类，对各个客户群再进行特征分析，识别出有价值顾客。根据模型的结果，我们可以获得不同价值的客户，使用不同的营销手段，制定个性化的营销方案。数据抽取本课题采用理论和实验研究相结合的方法。首先，通过数据清洗，属性规约，缺失值处理等方式对在kaggle上提取的某航空公司的客户信息进行预处理，将客户关系时长L,最近消费的时间间隔R，客户消费频率F，客户总飞行里程M,客户所享受的平均折扣率C作为特征值，得到处理后的数据集；其次对特征值进行标准化处理，使得各特征值的均值为0，方差为1；最后利用雷达图，通过数据可视化的方式更为清晰直观地了解数据基本特征，发现潜在的关系；根据某种度量方式，对数据挖掘出来的数据信息进行解释和评价；分析整个过程可能存在的问题，优化计划。航空公司包含的客户信息总共有44种属性，具体的属性对应的含义如下图4-2所示。图4-SEQ图4-\*ARABIC2各种属性含义探索性分析首先导入数据，代码和部分结果如下图4-3和图4-4所示：图4-SEQ图4-\*ARABIC3导入数据代码图4-SEQ图4-\*ARABIC4导入数据后的结果发现存在缺失值和异常值，例如票价，飞行里程等等。查找每列属性观测值中空值的个数、最大值、最小值的代码和结果如下图4-5和图4-6所示：图4-SEQ图4-\*ARABIC5查找空值、最大值、最小值代码图4-SEQ图4-\*ARABIC6查找后的结果数据预处理本课题的数据预处理方法包括数据清洗、属性规约与数据变换数据清洗通过对数据的研究我们可以看到，发现在原始数据中有很多异常，例如机票价格为空，最低票价为0，折扣率最小值为0，总飞行公里数大于0的记录。分析后可以得出，票价为空可能是客户不存在乘机记录造成的。而其他的数据可能是客户乘坐0折机票或者积分兑换机票造成的，又由于原始数据量大，这类数据占比很小，对问题的影响不大，所以考虑将此类数据清除，具体操作如下：丢弃票价为空记录；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；数据清洗的代码实现以及清洗结果分别如图4-7、图4-8、图4-9所示：#只保留票价非零的，或者平均折扣率和总飞行公里数同时为0的记录图4-SEQ图4-\*ARABIC7数据清洗代码图4-SEQ图4-\*ARABIC8数据清洗后的结果图4-SEQ图4-\*ARABIC9数据清洗后的结果数据变换意思是，将原始数据转换成合适的形式，用来适应算法和分析等等的需要。本课题，主要采用数据变换的方式为属性构造和数据标准化。由图4-11可以看出不同属性的取值范围差异较大，这种情况会导致模型在学习的时候可能会对不同的属性有着错误的重要性衡量。因此，我们要让不同属性的取值范围一致，即数据标准化。标准化的方法有极大极小标准化、标准差标准化等方法，这里我们采用标准差标准化的方法对数据进行处理。对特征进行标准化，使得各特征值的均值为0，方差为1。处理后的结果如下图4-10、4-11所示：图4-SEQ图4-\*ARABIC10标准化代码图4-SEQ图4-\*ARABIC11标准化后的结果属性规约考虑到原始数据中的属性有44种，并不是全都需要。依据上述的分析，我们构建的LRFMC模型，我们只选择与课题研究相关的属性，删除其他不相关属性，现在需要构造LRFMC的六个指标：L：客户关系时长R：最近消费时间间隔F：客户消费频率M：客户总飞行里程C：客户所享受的平均折扣率LRFMC对应到数据集的字段分别为：L=LOAD_TIME-FFP_DATER=LAST_TO_ENDF=FLIGHT_COUNTM=SEG_KM_SUMC=avg_discount属性规约的代码和结果分别如图4-12和4-13所示图4-SEQ图4-\*ARABIC12属性规约代码图4-SEQ图4-\*ARABIC13属性规约后的结果模型构建客户价值分析模型构建主要有两个部分组成，第一部分是对经过模型处理后的数据分类；第二部分是分析各客户群的特点以及客户的价值。客户聚类利用K-Means聚类算法对客户数据进行客户分群，计算两个向量的欧式距离的平方；计算不同的k值时，SSE的大小变化，找出合适的k值。图4-SEQ图4-\*ARABIC14计算k值图4-SEQ图4-\*ARABIC15图4-SEQ图4-\*ARABIC16SSE-K通过对折线图的观察，并没有发现“手肘法”中的拐点存在，经过多次试验，发现当k=5时，聚类的效果最好。所以我们将客户分为五类。图4-SEQ图4-\*ARABIC17客户群特征分析图当k=5时，客户聚类的代码实现和结果如下图4-18、图4-19所示：图4-SEQ图4-\*ARABIC18客户聚类代码图4-SEQ图4-\*ARABIC19客户聚类后的代码图4-SEQ图4-\*ARABIC20绘制特征分析图代码图4-SEQ图4-\*ARABIC21客户特征图分析图绘制折线图，代码和结果分别对应图4-22以及4-23、4-24、4-25、4-26、4-27，横坐标分别代表属性L、R、F、M、C，纵坐标对应的数值表示该属性对应的程度。图4-SEQ图4-\*ARABIC22数据可视化代码图4-SEQ图4-\*ARABIC23客户群0图4-SEQ图4-\*ARABIC24客户群1图4-SEQ图4-\*ARABIC25客户群2图4-SEQ图4-\*ARABIC26客户群3图4-SEQ图4-\*ARABIC27客户群4客户群0：red，客户群1：green，客户群2：yellow，客户群3：blue，客户群4：black客户价值分析分析上面折线图，从图中可以看出：客户群3的F,M很高，L也不低，可以看做是重要保持的客户；客户群2的F、M虽然不高，但是L、R、C很高，可以作为重要发展客户客户群0的L相对较高客户群1一般客户客户群4低价值客户重要保持客户：这类客户对于航空公司来说是高价值的客户，同时也是最为理想的客户，他们给公司带来了最大的利润，但是人数却不多。作为一个航空公司，要想在激烈的市场竞争中夺得一席之地，获得更大的利润，就必须采取各种各样的措施尽可能的把更好的资源放在这类客户身上，进行差异化的管理，来提高这类客户的忠诚度和满意度，为了让这类人保持更长久的高质量的消费。重要发展客户：这类客户是潜伏的有价值的客户。现在看来，他们为公司创造的收益不大，但是却能在未来对公司很高的回报。作为企业，我们要不断地维护这类顾客，向他们提供优质的服务，例如打折机票，会员升级等服务，让他们继续选择乘坐我们公司的航班。重要挽留客户：针对此类客户群体，作为企业要经常与他们联系，了解情况，采取一定手段，挽留他们，从而延长客户的生命周期，最终促使他们成为重要的发展的客户。一般与低价值客户：这类客户我定义为一般与低价值客户，他们可能一般选择出行的方式大多不是乘坐飞机，只有在机票打折或者必要的时候才会选择乘坐飞机来出行。为了企业的高效发展，我认为这类顾客不必消耗太多的时间。重点还是要放在维护其他几类顾客上面。根据不同客户群的主要特点，对其价值进行了排名，其结果如下表4-1所示。客户价值排名客户群排名排名含义客户群31重要发展客户客户群22重要保持客户客户群03重要挽留客户客户群14一般客户客户群45低价值客户表4-SEQ表_4-\*ARABIC1客户价值排名模型应用通过对各个客户群进行特征分析，现采取以下手段和策略，为企业的提供参考。会员制度现在航空公司都采用了会员制度，会员大致分为四种，主要是钻石，铂金，黄金，白银四种会员，这四种会员对于航空公司来说是重要客户，属于企业的优质客户。给公司规模不同，企业文化不同，理念和宗旨也不尽相同，但是在对于会员制度上是基本相似的。作为企业的会员，会因为对制度的不清晰而错过很多升级的机遇。因此，作为企业人员要及时对临近升级的客户进行提醒，进行促销活动，刺激他们达到消费标准，进行会员的升级或者保级。很多企业对这些问题不重视，但这确恰好是提升客户满意度和企业服务效果的好机会。盲盒促销最近很多航空公司都推出了“盲盒飞行家”的活动，只需支付99元，就能开一个盲盒，盲盒里有两张随机的城市往返机票，对于年轻人来说，这无疑是一场说走就走的旅行。盲盒本身就是一个充满未知与刺激的事物，无论是盲盒玩偶还是盲盒口红，都是利用了人对于未知事物的好奇心和对于赌博的欲望，万一随机到一个想去但是一直因为路途遥远票价太贵一直没有取得的地方，那岂不是很赚。作为企业而言，我认为经常搞这种活动可以提高一般客户和低价值客户的价值，同时也可以吸引新客户乘坐该公司的航班，进而转化为重要客户。管理模式企业想要获得长期的丰厚利润，必须需要大量稳定的、高质量的客户。作为企业要知道维持老客户的成本要远远低于拓展新客户，如果维护不好客户就会造成客户的流失，而客户的流失就一定会造成公司利益的损失。针对优质客户，企业要提供更加优质的服务和更加好的产品来提升客户对公司的满意度，使其对公司产生依赖，所以保持优质客户是十分重要的。但是这类客户的占比往往也是最少的，所以差异化管理是必须的。要做到一对一个性化管理，定要采取一切必要措施来提高这类客户对自身品牌的忠诚度与满意度，尽可能在相当长的时间内引导这类客户在公司保持高水平消费。结论通过上述对航空公司客户价值的研究，我们可以对客户群体做出如下总结：本文主要利用数据挖掘的技术，对某航空公司的客户数据进行了价值分析，以此来提高企业的竞争力。现如今信息技术高速发展，传统销售公司仍然无法正确挖掘客户的价值。而且虽然有些企业实施了客户价值管理（CRM），但是仍然没有给企业带来好的效益。原因就在于很多企业对CRM的理论缺乏了解，没有更好的把握客户的价值。通过CRM模型，企业可以对客户进行精准的分类，对不同的客户群体制定不同的营销策略，长远下来，企业才能不断发展，不断进步，在激烈的市场竞争中取得成果。针对航空公司的客户价值分析，我们对传统模型CRM进行了改造，衍生出了LRMFC模型，最后通过聚类的结果，选出客户价值排行，并且制定相应策略。客户价值的探索和研究对于企业而言，不论是现在市场的竞争还是未来市场的竞争都有着重要的意义，大数据时代的背景下，数据挖掘等相关技术会越来越多的应用于客户价值的分析上来。企业通过研究客户数据，不断的提升自身产品质量，增强客户满意度和忠诚度，依此来制定相应的营销方案。由于本人时间和能力有限，而数据挖掘的技术还有很多种方法。本文只采用了K-Means聚类一种算法进行分析，所以还有很多方法可以使用，下一步可以从以下两个方面进行优化：第一，进一步完善客户价值的模型；第二，使用不同的数据挖掘技术来进行更深的程度的分析。参考文献汪龙海.中小商业银行客户价值管理与数据挖掘研究[J].湖北广播电视大学学报2014,34(01):95-96.陈火荣.数据挖掘中决策树算法的应用研究[J].电脑编程技巧与维护,2017(14):63-65.王顺意,陈非,张远雄,陈灏生,陈磊.基于数据挖掘的电力客户关系管理系统的设计[J].微型电脑应用,2020,36(12):86-89.郭秀峰.大数据时代的数据挖掘与思考[J].电脑编程技巧与维护,2020(12):111-113.戴艳丽.分析数据挖掘中决策树算法及其应用[J].科技传播,2015,7(23):33-34.刘宝龙.基于数据挖掘的决策支持系统分析研究[J].电子技术与软件工程,2015(15):198丁杨军,王宁.基于K-means算法的航空旅客价值细分应用研究[J].信息技术与信息化,