A002-C-陈健林_航空客运的客户细分研究
航空旅客人群分析报告
航空旅客人群分析报告1. 引言航空旅客人群分析是对航空行业非常重要的一项研究。
通过对不同时间段、航线、航空公司和航班的旅客群体进行分析，可以帮助航空公司制定更具针对性的服务和市场策略。
本报告将通过分析航空旅客的年龄、性别、航班偏好等因素，来对航空旅客人群进行深入的了解。
2. 数据收集为了进行航空旅客人群分析，我们收集了大量的航空旅客数据。
数据来源包括航空公司的客户数据库、调查问卷和社交媒体等。
在收集数据的过程中，确保了数据的准确性和隐私保护。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，我们对收集到的数据进行了预处理。
预处理包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
通过这些步骤，我们确保了分析的准确性和可靠性。
4. 航空旅客年龄分布分析首先，我们对航空旅客的年龄分布进行了分析。
通过绘制直方图和统计指标，我们了解到不同年龄段的旅客占比情况。
结果显示，20-30岁年龄段的旅客占比最高，占总旅客人数的35%。
其次是31-40岁年龄段的旅客，占比为25%。
5. 航空旅客性别分析其次，我们对航空旅客的性别分布进行了分析。
通过统计旅客数据中男性和女性旅客的数量，我们了解到男性旅客占比为60%，女性旅客占比为40%。
6. 航空旅客航班偏好分析最后，我们对航空旅客的航班偏好进行了分析。
通过统计不同航空公司和航班的旅客数量，我们了解到旅客对某些航空公司和航班更为青睐。
例如，航空公司A 的航班在旅客中的市场份额最高，占比为30%。
7. 结论通过对航空旅客人群进行分析，我们得出了以下结论： - 20-30岁年龄段的旅客占比最高，占总旅客人数的35%。
- 男性旅客占比为60%，女性旅客占比为40%。
- 航空公司A的航班在旅客中的市场份额最高，占比为30%。
这些结论对航空公司制定更精准的服务和市场策略具有指导意义。
同时，我们也意识到航空旅客人群分析是一个复杂而庞大的任务，需要综合考虑多个因素。
在未来的研究中，我们将进一步完善数据收集和分析方法，以获得更全面和准确的结果。
航空公司客户关系管理系统中的大数据分析方法案例研究
航空公司客户关系管理系统中的大数据分析方法案例研究随着互联网的普及和航空业竞争的日益激烈，航空公司逐渐意识到客户关系管理的重要性。
客户关系管理涉及到从客户的角度来管理与航空公司的关系，以便提供个性化的服务，增加客户满意度和忠诚度。
为了更好地实施客户关系管理，许多航空公司开始利用大数据分析技术来处理和分析客户数据。
本文将通过一个实际案例，详细描述在航空公司客户关系管理系统中利用大数据分析方法的过程，以及这些方法对航空公司的业务决策带来的价值。
1. 数据收集和整合航空公司客户关系管理系统需要收集并整合各类数据，包括客户的个人信息、历史预订数据、航班信息、票价信息等。
这些数据可以通过多种途径获取，如网站订票系统、手机应用程序、社交媒体等。
航空公司需要确保数据的准确性和完整性，以便进行后续的数据分析和挖掘。
2. 数据清洗和预处理在数据收集和整合后，航空公司需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复值，以保证数据的准确性。
预处理包括数据归一化、数据转换和特征选择等步骤，以便为后续的数据分析提供高质量的数据集。
3. 客户细分和画像建模在数据清洗和预处理后，航空公司可以利用数据分析方法对客户进行细分和画像建模。
客户细分可以将客户按照不同的特征进行分类，如年龄、性别、出行目的等。
通过客户细分，航空公司可以更好地了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的服务。
另外，航空公司还可以通过画像建模分析客户的消费行为、旅行偏好和忠诚度等，以便更好地进行客户关系管理。
4. 机器学习和数据挖掘除了客户细分和画像建模，航空公司还可以利用机器学习和数据挖掘方法进行更深层次的分析。
例如，航空公司可以使用聚类算法对客户进行聚类分析，从而发现不同的客户群体和潜在的客户需求。
另外，航空公司还可以使用关联规则挖掘方法来发现客户的购买行为和旅行偏好之间的关联性。
5. 预测和推荐基于航空公司客户关系管理系统中的大数据分析结果，航空公司可以利用预测和推荐方法来提供更好的服务。
航空业市场细分策略制定航空公司市场细分的策略和方法
航空业市场细分策略制定航空公司市场细分的策略和方法引言：随着全球经济的发展，航空业市场竞争日趋激烈。
为了在激烈的竞争环境中立足，航空公司需要采取有效的市场细分策略来满足不同旅客群体的需求。
本文将探讨航空公司在市场细分方面的策略和方法。
一、市场细分的重要性航空业市场庞大复杂，旅客需求多样化，因此市场细分显得尤为重要。
市场细分能够帮助航空公司了解顾客的需求特点，精准定位，并推出符合特定细分市场需求的产品和服务。
通过市场细分，航空公司能够获得更多的竞争优势。
二、市场细分的原则1. 明确目标细分市场：航空公司需要针对自身优势、市场需求和竞争对手情况来确定目标细分市场。
2. 区分不同群体的需求：了解不同旅客群体的特点，分析其需求、行为和偏好，以便为其量身定制产品和服务。
3. 确定细分市场规模：评估细分市场的规模和增长潜力，以判断开拓细分市场的可行性。
4. 确保细分市场的可识别性：细分市场群体应具备特定的特征，以便航空公司能够准确识别和定位。
三、航空公司市场细分的策略和方法1. 地理细分：按照地理位置划分细分市场，例如国内航线和国际航线的区分、不同大陆的细分等。
通过根据地理位置的不同，航空公司可以确定不同航线的适应性和需求特点，并针对性地推出相应产品和服务。
2. 可比群细分：将具有相似特征的旅客群体划分为同一细分市场。
这些特征可以是旅客的年龄、职业、收入水平、旅行目的等。
通过了解这些特征，航空公司可以提供更加个性化和专门化的服务，满足旅客的需求。
3. 行为细分：根据旅客的行为特征进行细分，如旅行频率、忠诚度、购票渠道等。
航空公司可以通过分析旅客的购买行为，提供更好的优惠政策、定制化服务和促销活动，增强旅客的忠诚度。
4. 价值细分：根据旅客对价格的敏感度和消费能力来划分市场细分。
航空公司可以通过提供不同等级的产品和服务，满足不同群体的消费需求，如高端豪华舱位和经济舱位的区分。
5. 时段细分：根据旅客乘坐飞机的时间特征，将旅客划分为不同的细分市场。
基于机器学习的航空客户满意度分析研究
基于机器学习的航空客户满意度分析研究航空公司的客户满意度是衡量其服务质量和客户体验的重要指标之一。
为了提升客户满意度，航空公司需要了解客户对其服务的满意度程度，并及时发现和解决存在的问题。
本文基于机器学习技术，对航空客户满意度进行分析研究，以帮助航空公司提升服务质量和客户体验。
1. 引言客户满意度对于航空公司来说非常重要。
满意的客户更倾向于再次选择同一航空公司，同时也更可能向他人推荐该公司。
因此，通过研究和分析客户满意度，航空公司可以优化其服务，并获得更多的忠实客户。
2. 数据采集与预处理为了进行客户满意度分析，我们需要获取相关的数据。
航空公司通常会记录客户反馈、投诉、问卷调查等信息。
通过收集这些数据，我们可以建立一个客户满意度的数据集。
在进行数据预处理时，我们需要对数据进行清洗、整理和转化，以便于后续的分析。
3. 特征工程特征工程是机器学习中非常重要的环节，它能够从原始数据中提取出有价值的特征和信息。
对于航空客户满意度分析来说，我们可以考虑以下一些特征：- 航班延误情况- 行李处理效率- 客户服务反馈- 登机和出站流程- 飞机座位舒适度通过对这些特征的提取和加工，我们可以得到一些有关客户满意度的重要指标。
4. 模型选择与训练在特征工程完成后，我们需要选择合适的机器学习模型来进行客户满意度分析。
常见的机器学习模型包括决策树、随机森林、支持向量机等。
这些模型能够根据历史数据进行学习，从而对未来的客户满意度进行预测和分析。
在训练模型时，需要将数据集分为训练集和测试集。
通过训练集进行模型的训练和调优，然后使用测试集进行模型的评估和验证。
通过迭代的训练和验证，我们可以选择出最合适的模型，并获得较好的客户满意度预测结果。
5. 结果与分析通过机器学习模型的训练和测试，我们可以得到客户满意度的预测结果。
根据预测结果，航空公司可以及时发现问题并采取行动来改进服务。
例如，如果模型预测发现某项服务会导致客户不满意，航空公司可以针对这一问题进行改进，从而提升客户满意度。
民航公司客户关系管理研究
民航公司客户关系管理研究客户关系管理是指企业与客户之间建立并维系良好关系的管理活动。
在民航业中，客户关系管理尤为重要，因为航空公司的成功与否很大程度上取决于其对客户需求的理解和满足程度。
本文将研究民航公司客户关系管理的重要性以及关键策略，并探讨如何提升客户满意度和忠诚度。
首先，民航公司客户关系管理的重要性不言而喻。
航空公司的主要任务是提供安全、准时和便捷的航空服务。
为了满足客户的需求，就需要建立一个有效的客户关系管理体系。
这包括航班预订、退改签流程的简化、提供各种服务选择以满足不同客户的需求等。
客户满意度是衡量民航公司服务质量的重要指标之一，而满意的客户更有可能成为忠诚客户，并推荐航空公司给其他人，从而实现公司的业务增长。
为了提升客户满意度和忠诚度，民航公司可以采取一系列关键策略。
首先，航空公司应该提供个性化的服务。
通过积累客户的历史数据，例如航班偏好、座位喜好等，航空公司可以为客户提供定制化的服务。
比如，根据客户的喜好提供推荐的航班，向客户提供更好的座位选择等。
这样的个性化服务能够增加客户的满意度，并深化客户与航空公司的关系。
其次，航空公司应该提供一站式服务。
客户希望能够尽可能地在一家航空公司获得全部所需服务，而不是在不同的航空公司间跳转。
因此，民航公司可以为客户提供航班预订、酒店预订、租车预订等一系列相关服务，以便客户能够方便地在一个平台上解决所有需要。
这种一站式服务将提高客户的满意度，并提高客户对航空公司的忠诚度。
另外，民航公司可以通过完善的沟通渠道加强与客户的互动。
航空公司可以在网站上或移动应用上提供在线客服系统，确保客户能够及时得到解答和帮助。
此外，航空公司还可以通过社交媒体和电子邮件等方式与客户保持联系，提供关于促销活动、特别优惠等信息。
持续的有效交流将增强客户对航空公司的认同感，并建立更紧密的客户关系。
最后，民航公司应该重视客户反馈并及时作出改进。
客户反馈是改进产品和服务的重要来源。
基于大数据的航空公司客户分类与分析
基于大数据的航空公司客户分类与分析航空公司作为服务行业的重要组成部分，其客户群体的分类和分析对于航空公司的市场定位、运营管理和营销策略制定具有重要意义。
在当今大数据时代，航空公司可以充分利用大数据技术和分析方法来对客户进行分类和分析，从而更好地满足客户需求，提升客户满意度和企业竞争力。
一、数据来源及采集航空公司客户分类和分析的首要任务是收集高质量的数据，并将其整合成可用于分析的数据集。
航空公司可以从以下途径获得客户数据：1.订票信息：通过航空公司的网站、手机应用或代理商平台，收集乘客订票的相关信息，例如乘客姓名、年龄、性别、联系方式、航班选择、出行目的等。
2.票价信息：根据不同航线、时间和舱位的票价数据，了解不同客户对于价格的敏感度和支付能力。
3.会员信息：对于有会员制度的航空公司，通过会员注册信息、积分记录、会员等级等数据，了解更多客户特征和消费偏好。
4.旅行行为信息：通过乘客登机信息、行李托运信息、乘客座位选择、机上购物餐饮消费记录等，了解客户的具体行为和消费习惯。
二、基于大数据的客户分类方法航空公司可以通过大数据分析技术，采用以下方法来对客户进行分类：1.基于消费行为的分类：通过分析客户的购票行为、消费金额、购票频次等指标，将客户划分为高消费客户、低消费客户和中等消费客户。
2.基于航班偏好的分类：通过分析客户选择的航班、出发地和目的地、舱位等信息，将客户划分为常旅客、商务旅客、度假旅客等不同类型。
3.基于乘客特征的分类：通过分析客户的年龄、性别、职业、国籍等特征，将客户划分为不同人群，例如家庭客户、商务客户、旅游客户等。
4.基于旅行目的的分类：通过分析客户的出差、旅游、探亲等目的，将客户划分为不同旅行目的的客户，为航空公司提供更加个性化的服务。
三、大数据客户分析的价值基于大数据的客户分类和分析具有以下价值：1.精准营销：通过对客户进行细分和分类，航空公司可以针对不同类型客户的需求和偏好制定相应的营销策略，推出个性化的产品和服务，提升客户满意度和市场份额。
一种基于航空旅客行为的旅客细分模型
一种基于航空旅客行为的旅客细分模型许青林;熊梦琪;刘扬帆【摘要】For the current inaccuracy in passenger subdivision of airlines, this article proposes a passenger value evalua-tion model to improve the accuracy of customer segmentation based on traditional models. To subdivide passengers depend-ing on their behavioral preference, this model is constructed through Analytic Hierarchy Process(AHP), where how to build consistent comparison matrices is of key importance in determining the weight of various parameters. An algorithm is promoted in this article to enhance the consistency of comparison matrices to achieve simpleness in consistency checking and efficiency in results. By adopting the improved AHP to obtain weights for parameters and segmenting customers via ticket information, airlines are provided valuable references in offering personalized services to passengers with different preferences and developing effective marketing strategy.%针对当前航空公司旅客细分工作不够精准的问题,在传统旅客划分模型的基础上,提出了一种旅客价值评价模型来提高旅客细分的准确度,该模型根据旅客的行为偏好对旅客进行细分,构建模型采用的方法为层次分析法,其中在使用层次分析法确定各参数权重时的关键在于如何构造完全一致的判断矩阵,提出了一种改进判断矩阵一致性的算法,使得一致性调整过程简单且结果有效.采用改进后的层次分析法确定旅客模型各参数的权重并通过旅客购票信息对旅客进行分类,为航空公司针对有着不同行为偏好的旅客制定相应的个性化服务以及营销策略提供了良好的参考依据.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)024【总页数】7页(P69-74,121)【关键词】客户细分;航空旅客;层次分析法;聚类分析【作者】许青林;熊梦琪;刘扬帆【作者单位】广东工业大学计算机学院,广州 510006;广东工业大学计算机学院,广州 510006;中国南方航空股份有限公司,广州 510405【正文语种】中文【中图分类】TP39随着我国经济的快速发展，民航旅客的数量在急剧增加，国内民航产业发展迅速，各航空公司为了提高自身竞争力，为具有不同行为偏好的旅客提供个性化的服务，从而制定相应的营销策略成为各航空公司的迫切需求[1]。
航空业的市场细分和目标市场选择
航空业的市场细分和目标市场选择在当今全球化的时代，航空业已经成为人们生活中不可或缺的重要组成部分。
随着航空业的不断发展，市场细分和目标市场选择成为航空企业成功的关键因素之一。
本文将介绍航空业市场细分的概念和方法，并探讨航空企业在选择目标市场时应该考虑的因素。
航空业的市场细分是指将整个航空市场按照不同的特征和需求进行划分，以便企业可以更加精确地满足不同消费者的需求。
市场细分可以根据多个因素进行，包括地理位置、旅行目的、客户类型、消费习惯等。
通过市场细分，航空企业可以更好地了解消费者的心理和行为，从而提供更加个性化的产品和服务。
一种常见的市场细分方法是根据地理位置进行划分。
航空旅行通常涉及到跨越不同地区和国家，因此，根据地理位置进行市场细分可以帮助企业更好地满足不同地区的需求。
例如，对于国际航线，航空企业可以将市场细分为欧洲、亚洲、北美等地区，以便提供符合当地航空法规和习惯的服务。
另一种常见的市场细分方法是根据旅行目的进行划分。
不同的旅行目的对于航空企业来说具有不同的需求和行为特征。
例如，商务旅行者通常追求快捷、准时和高效的服务，因此，航空企业可以通过提供优质的商务舱服务和行李配送服务来满足这一目标市场的需求。
而对于休闲旅行者来说，他们更加关注价格和舒适度，因此，航空企业可以提供经济舱和额外的娱乐设施来吸引这一目标市场。
此外，市场细分还可以根据客户类型进行划分。
不同的客户类型有着不同的消费习惯和偏好，因此，针对不同客户类型的需求进行细分可以帮助企业更好地满足消费者的期望。
例如，航空企业可以将市场细分为商务客户、家庭旅行者、年轻旅行者等，以便提供针对性的服务和产品。
在选择目标市场时，航空企业应该综合考虑多个因素。
首先，企业应该了解目标市场的需求和潜在利润。
通过市场调研和数据分析，企业可以评估不同市场的潜在需求和利润水平，并选择具有较高利润潜力的目标市场。
其次，企业还应该考虑竞争态势和竞争优势。
选择一个具有较少竞争对手或具有明显竞争优势的目标市场可以使企业获得更大的市场份额和利润。
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2.3. 结果分析 ................................................................................................................... 15 • • • 第一类： ................................................................................................................ 15 第二类： ................................................................................................................ 16 第三类： ................................................................................................................ 17
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太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
The research of Air passenger Customer Segmentation Segmentation
Abstract: In recent years, customer relationship management (CRM) in many industries such as finance, telecommunications, e-commerce has been taken more and more attentions. Necessary conditions on any field in the CRM is the customer classification, using different management strategies for different types of customers. Currently customer relationship management is mainly based on RFM (Recency Frequency Monetary) model with clustering method of customer segmentation in data mining technology, however, firstly, the method to select only customer attributes in R (a consumer), F (frequency of consumption), M (spend) the three attributes of customer classification, since the influencing factors of customer behavior is diverse, the method only for the customers value, and not according to customers other than the value of consumption features such as the behavioral characteristics of more accurate and detailed classification; Secondly, using traditional clustering method can classify similar customer groups with the only global features while can not find categorize similar customer groups with effective local features. To solve the above problem, this paper based on the chi-square statistic and association rules an efficient dual clustering method, the method based on the chi-square statistic analysis set of attributes, and then DBSCAN algorithm based on density polyethylene groups class customers generally divided into high, medium and low third-class, and finally by the feature clustering algorithm customer behavior. The algorithm uses an aviation actual member data experiments show that the results of the of dual clustering algorithm proposed in this paper can be accurate and detailed to classify the aviation members, and can mine and analyze information to propose appropriate marketing strategies. Key words: Customer segmentation; Data mining; Attribute selection; DBSCAN; FP-growth;apriori; Biclustering
2.1. 总体流程 ..................................................................................................................... 4 2.2. 具体步骤 ..................................................................................................................... 5 • • • 步骤一：数据预处理 .............................................................................................. 5 步骤二：群体聚类 .................................................................................................. 7 步骤三：行为特征聚类 ........................................................................................ 13
3. 4.
结论 .................................................................................................18 参考文献 ..........................................................................................18
2. 分析方法与过程
2.1. 总体流程
主要包括如下步骤： 步骤一：数据预处理，根据经营策略选择评价属性，对所有属性与评价属性之间进行相 关性分析，去除属性集中的弱相关项与冗余项从而达到数据简化的目的。 步骤二：群体聚类，用 K-means 算法将每个属性的原始数据划分为三个级别（1,2,3） ， 再由基于密度可达的 DBSCAN 算法进行客户聚类，将所有客户大体上分为高，中，低三个等级 步骤三：行为特征聚类，用双聚类分别对步骤二的三个等级的聚类结果分别做行为特征
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太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
1. 挖掘目标 挖掘目标
本次建模目标是在航空公司的海量会员数据中选择符合此研究方向的评价基础属性并分 析与各属性之间的相关性，从而发现并选择相关属性集；构建反映客户价值评价指标体系， 聚类出行为特征一致的客户，从而可对具有特定行为特征的群体进行相应的营销策略
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太普华南杯数据挖掘竞赛论文报告
聚类，采用基于了基于 apriori 的双聚类和 FP-growth 的双聚类。 步骤四：结果分析，挖掘最终聚类结果中的信息并提出相应的营销策略。
2.2. 具体步骤
• 步骤一 步骤一：数据预处理
A. 数据简化
数据简化在对挖掘任务和数据本身内容理解的基础上，寻找依赖于挖掘目标的表达数据的 有用特征，以缩减数据规模，从而在尽可能保持数据原貌的前提下最大限度地精简数据量。 针对数据库中的属性进行属性选择 .
[1]
B. 研究方向与分类 研究方向与分类属性选择 分类属性选择
针对不同的经营策略，评价标准往往是不同的，因而客户细分的结果也不同。本文以航 空公司营业额为研究背景，选择总售票价为分类属性 （为原始数据中提供第一年和第二年 的售票价的和） ，并基于此分类属性进行属性选择
[2]
C. 数据均匀量化 数据均匀量化
太普华南杯数究
摘 要：近年来，客户关系管理（CRM）在金融、电信、电子商务等许多行业内受到了越 来越高的重视。而对 CRM 中任何领域的研究必需条件就是对客户进行分类，从而对不同类型 的客户分别采用不同的管理策略。当前的客户关系管理主要基于 RFM(Recency Frequency Monetary)模型用数据挖掘技术中的聚类方法对客户细分，但是，第一方面，该方法只选择客 户属性中的 R(最近一次消费)、F(消费频率) 、M(消费金额)这 3 个属性对客户进行分类，而 客户的消费行为的影响因素是多样的，所以该方法只能对客户进行价值分类，并不能根据价 值以外的客户消费特征比如行为特征进行更精确和细致的分类；第二方面，使用传统的聚类 方法只能对全局特征相似的客户群体进行分类，并不能有效对局部特征相似的客户群体进行 分类。针对以上问题，本文基于卡方统计量和关联规则提出了一种高效的双聚类方法，该方 法基于卡方统计量得到多个有分析意义的属性集，进而基于密度的 DBSCAN 算法进行群体聚类, 将客户大体上分为高，中，低三等，最后分别由算法进行客户行为特征聚类。该算法使用实 际的某航空会员数据进行实验，实验表明，本文提出的双聚类算法的结果能够精确和细致的 对航空会员进行分类，并挖掘和分析其中的信息提出相应的营销策略。 关键词： 关键词：客户细分；数据挖掘；属性选择；DBSCAN；FP-growth；apriori；双聚类