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大数据分析技术-航空公司客户价值分析（二） 1.复习如何使用python选取构建LRFMC模型需要的特征 2.使用sklearn相关功能模块标准化LRFMC模型的特征 3.使用sklearn的cluster模块提供的kmeans函数对不同客户群体LRMFC模型的5个特征进行聚类运算 4.分析聚类结果，明确不同特征在不同客户群体中的作用。 5.根据分析结果，对客户进行分类，分别制定对应的营销策略。

基于聚类(Kmeans)算法实现的客户价值分析系统（包含custcall,custinfo,result,tariff,国内某航空公司会员数据）等数据信息

客户价值体系理论，数据指标以及相关模型分析；包括RFM模型、客户忠诚度模型、客户活跃度模型、look-alike模型以及客户流失预警模型；从客户价值的角度，多元化分析客户。

大数据分析技术-航空公司客户价值分析（一）

聚类的客户价值分析的应用及实证研究——以零售业物流库存管理为例.pdf

20.1背景与挖掘目标 信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类，通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，企业针对不同价值的客户制定优化的个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。准确的客户分类结果是企业优化营销资源分配的重要依据，客户分类越来越成为客户关系管理中亟待解决的关键问题之一。 面对激烈的市场竞争，各个航空公司都推出了更优惠的营销方式来吸引更多的客户，国内某航空公司面临着常旅客流失、竞争力下降和航空资源未充分利用等经营危机。通过建立合理的客户价值评估模型，对客户进行分群，分析比较不同客户群的客户价值，并制定相应的营销策略，对不同的客户群提供个性化的客户服务是必须的和有效的。目前该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，经加工后得到如表20-1所示的数据信息。

二八定律： 20%的客户，为企业带来约80%的利益。 在竞争激烈的航空市场里，很多航空公司都推出了优惠的 营销方式来吸引更多的客户。在此种环境下，如何将公司 有限的资源充分利用，提示企业竞争力，为企业带来更多 的利益。 广泛用于分析客户价值的是RFM模型，它是通过三个指标（最近消费 时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)) 来进行客户细分，舟刊出高价值的客户。如果分析航空公司客户价值 ，此模型不再适用，存在一些缺陷和不足：

本文通过对客户订单的数据进行分析，了解各大区销售经营情况、不同偏好，并通过RFM模型来进行客户价值分类，实现定向营销。

数据分析 数据挖掘课程设计 源代码+提交文档 航空公司客户价值分析数据挖掘设计文档 文档经过查重不会和网上有很大重复