### 基于LRFMC模型的航空大数据客户价值分析 #### 一、概述 **1.1 题目要求** 本实验旨在利用LRFMC（Length of Relationship, Recency, Frequency, Monetary Value, and Communication）模型对航空公司客户进行价值分析。通过对客户的基本信息、乘机记录以及积分消费等方面的数据进行深入挖掘，识别出高价值客户群体，为航空公司提供更加精细化的服务策略。 **1.2 问题分析** ##### 1.2.1 客户价值分析 客户价值分析是企业管理和营销策略的重要组成部分。在航空领域，通过分析客户的出行频率、消费金额、与企业的互动情况等信息，可以有效评估每位客户对企业利润的贡献度。LRFMC模型将这些因素综合起来考虑，不仅关注客户过去的消费行为，还重视客户与企业的沟通交流程度，从而更全面地评价客户的价值。 ##### 1.2.2 聚类分析 聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组到不同的类别或“簇”中，使得同一簇内的对象彼此相似，而不同簇之间的对象差异较大。在本实验中，聚类分析主要用于根据客户的特征将其分成不同的细分市场，以便航空公司能够根据不同客户群的需求提供定制化服务。 ##### 1.2.3 模型分析 LRFMC模型是一种扩展版的RFM模型，增加了Length of Relationship（客户与企业建立关系的时间长度）和Communication（客户与企业的沟通频率）两个维度。这两个新增维度有助于更全面地理解客户的行为模式及其对企业的重要性。 **1.3 实验流程** 实验流程主要包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型构建及验证等几个阶段。具体而言： - **数据收集**：从航空公司数据库中提取客户的基本信息、乘机记录和积分消费等相关数据。 - **数据预处理**：包括数据清洗、属性规约等步骤，确保数据质量满足后续分析的要求。 - **特征工程**：基于LRFMC模型，提取与客户价值相关的特征变量。 - **模型构建**：采用适当的聚类算法（如K-means）进行客户细分。 - **结果验证**：通过绘制直方图、箱图、饼图等图形来展示不同客户群的特点，并利用雷达图直观地比较各群体之间的差异。 #### 二、数据处理 **2.1 数据特征说明** 本实验中涉及的主要数据特征包括： - **客户基本信息**：年龄、性别、会员等级等。 - **客户乘机信息**：飞行次数、飞行距离、飞行时间等。 - **客户积分信息**：积分余额、积分获取途径、积分兑换情况等。 **2.2 数据探索分析** ##### 2.2.1 客户基本信息 通过对客户基本信息的分析发现，大多数客户集中在25-45岁之间，且男女比例接近。高级会员占比相对较低，但其平均消费水平远高于普通会员。 ##### 2.2.2 客户乘机信息 统计结果显示，频繁乘坐经济舱的客户占比较高，但商务舱和头等舱客户的平均飞行里程和消费额显著高于经济舱客户。 ##### 2.2.3 客户积分信息 积分消费数据显示，大部分客户倾向于在节假日兑换积分，而积分的来源主要为飞行积累和信用卡积分转入两种方式。 **2.3 数据预处理** ##### 2.3.1 数据清洗 数据清洗过程中主要处理了缺失值、异常值等问题。对于缺失值，采用了插补方法进行填充；对于异常值，则通过剔除或修正的方式进行了处理。 ##### 2.3.2 属性规约 属性规约是为了减少数据集的复杂性，提高分析效率。本实验中，通过合并相似特征、选择最具代表性的特征等方式进行了属性规约操作。 通过上述流程，最终得到了一个高质量的数据集，为后续的LRFMC模型构建奠定了坚实的基础。接下来，实验报告将继续介绍具体的模型构建过程以及如何利用模型结果为航空公司提供有价值的洞察。

Linux系统移植（第2版）,刘刚、赵剑川等著,是获得了大量读者好评的“Linux典藏大系”中的《Linux系统移植》的第2版。本书由浅入深，全面、系统地介绍了Linux系统移植的各方面知识。书中的每个章节都有相应的实例编译或移植过程，每个移植实例都具有代表性，在实际应用和开发中有很高的参考价值。

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通过利用pandas库对数据清洗等初步处理后以实现基本实体及实体关系的确认，可实现将现有数据导入neo4j数据库形成基本的图谱 接下来目标： 1.利用TensorFlow建立训练模型对【来源】，【用法用量】，【主治功能】，【性味】等存在大段文字的实体进行进一步的抽取，争取做到抽出准确词语。 2.利用远程监督的方式（或者是其他的方式），对实体关系进行抽取，目前要使用的技术工具还未知。 适用人群：学习不同技术领域的小白或进阶学习者；可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。

华为项目管理十大模板管理表格是一套标准化的项目管理工具，旨在确保项目从启动到收尾的各个阶段都能高效、有序地进行。这些模板涵盖了项目变更管理表、项目进度计划表等关键文档，为项目经理和团队成员提供了明确的指导和参考。通过使用这些模板，华为能够确保项目的顺利进行，并提高项目的成功率和效益。

智慧城市大脑及智慧城市驾驶舱大数据资源平台建设总体架构方案 智慧城市大脑及智慧城市驾驶舱大数据资源平台建设总体架构方案是基于大数据、人工智能、 IoT 等新型基础设施的建设，旨在推动智慧城市的发展和数字经济的增长。该方案旨在搭建一个集成了大数据、人工智能和 IoT 的智慧城市驾驶舱大数据资源平台，用于支持城市的智能化管理和发展。 该平台的主要组件包括： * 大数据资源平台：用于存储和处理城市的大数据，包括人口、事件、地理信息等数据。 * 智能驾驶舱：基于大数据和人工智能的智能驾驶舱，用于实时监测和分析城市的运行状态，提供科学的决策支持。 * IoT 实时监测系统：用于实时监测城市的运行状态，包括气象预警、交通监测、能源监测等。 * 人工智能应用系统：基于大数据和 IoT 的人工智能应用系统，用于智能化城市的管理和发展。 该平台的主要功能包括： * 实时监测和分析城市的运行状态 * 提供科学的决策支持 * 实现智能化城市的管理和发展 * 提高城市的运行效率和服务质量 * 支持城市的可持续发展 该平台的建设对智慧城市的发展具有重要意义，可以推动城市的智能化管理和发展，提高城市的运行效率和服务质量，支持城市的可持续发展。 智慧城市大脑及智慧城市驾驶舱大数据资源平台建设总体架构方案可以分为以下几个方面： * 大数据架构：包括数据采集、存储、处理和分析等方面。 * 智能驾驶舱架构：包括智能驾驶舱的设计和实现、智能驾驶舱的应用和集成等方面。 * IoT 架构：包括 IoT 实时监测系统的设计和实现、 IoT 数据的采集、存储和处理等方面。 * 人工智能架构：包括人工智能应用系统的设计和实现、人工智能算法的选择和优化等方面。 智慧城市大脑及智慧城市驾驶舱大数据资源平台建设总体架构方案对智慧城市的发展具有重要意义，可以推动城市的智能化管理和发展，提高城市的运行效率和服务质量，支持城市的可持续发展。

智慧城市大数据中心是现代城市信息化管理与服务的核心设施，它通过集成先进的信息技术，对城市运行中的各类数据进行收集、存储、管理和分析，以实现城市资源优化配置、提高公共服务效率、促进城市可持续发展。该文件详细介绍了建设智慧城市大数据中心的方案设计，涵盖了项目概述、建设路线、具体项目建设方案以及数据库建设等方面。 在项目概述部分，文件介绍了智慧城市大数据中心建设的背景、目标及建设内容。项目背景通常包含城市发展的需求、技术进步以及政府政策的支持等因素。项目目标则明确了大数据中心建设的愿景和预期效果，这可能包括提高决策效率、推动精准治理、增强城市运行监测能力等。建设内容部分则涉及到数据采集、处理、存储和应用等多个方面。 项目建设路线进一步阐述了业务需求分析和信息资源分析的过程。业务需求分析需要明确各类业务领域对数据的具体需求；信息资源分析则要对城市现有的信息资源进行分类和梳理，便于后期的资源整合和利用。 在项目建设思路方面，提出了资源定位和梳理、资源加工和管理以及资源分析和应用三个层面。其中，资源加工和管理部分详细讨论了智慧都市数据中心的构建，而资源分析和应用则关注如何通过数据支撑业务流程和辅助领导决策。 安全需求是整个项目建设中不可或缺的一部分，需要考虑到数据安全、系统安全和网络安全等多个层面，确保大数据中心的稳定运行和数据的保密性。 项目建设方案深入细化了项目的整体架构，同时对各类应用系统进行了说明。这些系统包括领导信息资源服务系统、全员人口管理系统以及其他智慧应用系统等。支撑系统部分则着重介绍了集成GIS功能的可视化分析展示系统、基础支撑系统、综合数据采集系统和数据比对清洗系统等。 数据库建设是整个大数据中心的基础和核心。文件中详细说明了六大基础库的建设，包括构造化信息资源库、非构造化信息资源库、目录信息资源库、共享信息资源库、信息资源专题库以及业务数据库的建设。这些数据库的建设不仅涉及数据的存储，还包括数据的分类、组织、检索和共享机制等。 智慧城市大数据中心的建设方案设计是一个系统工程，涵盖了从需求分析、资源规划到系统建设、数据处理及安全保障等多个环节。这不仅需要先进的技术和专业的团队，还需要合理的设计方案和策略。通过实施这些方案，智慧城市建设将更加高效、智能，同时能够实现资源的高效管理和利用，推动城市向更加智慧和可持续的方向发展。

【智慧城市大数据平台及领导驾驶舱】是现代城市管理中的一种创新技术解决方案，旨在通过集成大量数据，为决策者提供直观、高效的信息分析工具。这个项目旨在构建一个统一的工作平台，服务于市政府领导和工作人员，以提高工作效率，优化信息获取，并确保信息安全。 1. **需求理解**： - **统一门户平台**：项目的核心是建立一个统一的工作入口，通过单点登录（Single Sign-On, SSO）使用户能够便捷地访问各种业务系统，如智慧政务办公协同平台、物联网管理平台、园区管理平台等。 - **统一身份认证**：提供统一的账号管理、用户分组管理、身份验证机制，支持静态密码、动态密码、CA证书等多种登录方式。 - **统一赋权**：统一管理用户在各业务系统中的权限，用户可属于多个用户组，用户组拥有多种权限，权限分为应用级和操作级，分别由应用系统和统一身份认证平台管理。 - **信息订阅与查询**：用户能订阅重要信息，查询历史信息，还可以进行信息批注。 - **个性化配置**：用户可以根据个人需求定制门户界面，通过拖拽功能创建符合工作习惯的布局。 2. **系统设计**： - **系统架构**：包括门户展现层、统一身份认证平台、单点登录、统一身份管理、统一赋权、行为记录、业务系统等多个组成部分，以及资讯数据库、用户信息库、权限库、用户行为库和日志大数据平台。 - **信息推送与访问流程**：通过系统提供快速访问、用户信息共享、同步、用户管理和权限管理，实现信息的精准推送。 - **安全性**：包含日志监控、安全管理日志、资源库和系统监控，以确保数据安全和系统稳定运行。 3. **功能对比与现有系统功能**： - **标准与扩展功能**：当前门户系统已经具备用户认证、单点登录、内容发布、文档协作、权限管理等标准功能，但还有部分扩展功能如配置中心、服务组件、接口服务中心等尚待开发。 - **单点登录**：简化了登录流程，允许用户在访问各个业务系统时无需重复输入凭证。 - **接口管理**：配置中心为子系统提供统一配置服务，控制接口访问权限，确保接口访问安全。 4. **系统界面展示**： - 展示了不同终端（WEB、PAD、移动端）的界面设计，以及信息推送、行为分析、内容发布等关键功能的界面元素。 智慧城市大数据平台及领导驾驶舱项目通过集成和分析城市运营的海量数据，为决策者提供了强大的决策支持工具，提升了城市管理的智能化水平，同时也为市民提供了更加高效、便捷的服务。通过不断优化和扩展功能，该系统将进一步增强信息共享、协作效率和安全性，推动智慧城市的全面发展。

三调图斑通过云平台举证，产生DB成果，随着三调结束，云平台关闭，想要查证（比如卫片执法）原来举证时的照片是不容易的（DB文件中的照片是以二进制方式存储于FJ 字段的，一般人想看还是有难度的）。这个工具的目的就是将DB中的举证照片导出。 注意事项 1、DB必须是大DB（懂的都懂啥是大DB）； 2、保存照片的磁盘最好大一些（预估是不是能存下）； 3、需要64位系统（需要32位系统的私信）； 4、建议基础内存64G，推荐256G内存（若内存过小，建议将“每次导出条数”适当改小一些； 5、DB中需要“FJMC”，“FJ”两个字段； 6、仅仅支持"JPG"格式导出，原拍摄的视频（如MP4格式），暂不支持。 7、支持“断点续导”，不用担心断电，死机造成中断。

文件名：MapMagic 2 Bundle v2.1.14.unitypackage MapMagic 2 Bundle 是一个强大且灵活的Unity插件，用于生成和管理大型、动态的地形和游戏世界。它特别适合那些需要在运行时生成无限或大规模地形的项目，如开放世界游戏、MMORPG、模拟游戏等。以下是对MapMagic 2 Bundle主要功能的介绍： 1. 节点式地形生成器 MapMagic 2 使用节点（Nodes）系统来创建地形。通过将不同的节点组合起来，开发者可以生成各种高度图、纹理、物体分布、草地、植被、建筑等元素。每个节点都可以定义一部分地形特性，比如噪声图、平滑度、地形坡度等，极大提升了生成地形的可定制性。 2. 无限地形生成 MapMagic 2 支持在游戏运行时无限地生成地形。玩家可以在一个看似无尽的世界中探索，地形会根据玩家的视野动态加载和卸载。这对于开放世界类型的游戏来说非常有用，能够减少内存占用并优化性能。 3. 多线程和性能优化 为确保在大型场景中保持流畅的运行，MapMagic 2 支持多线程地形生成。这意味着可以在后台生成地形......