航空公司客户价值深度分析：Python实战与RFM模型应用

本篇文档是关于航空公司客户价值分析的实验报告，主要利用Python进行数据挖掘和处理。实验内容包括数据预处理、建模和分析，旨在评估和理解航空公司客户的价值。首先，报告回顾了数据挖掘建模的基本流程，强调了在实际应用中的关键步骤。 在数据获取阶段，报告从2014年3月31日至两年后的数据作为研究样本，涵盖了62,988条客户记录，共44个特征，如乘客的个人信息、航班记录等。数据导入使用pandas库，并通过`air_data.csv`文件读取，原始数据被打印出来以便于初步了解。 接下来，实验的核心部分是航空公司客户价值分析流程的构建。这个流程可能涉及以下几个步骤： 1. **数据清洗**：检查数据是否存在缺失值和异常值。报告指出，分析中发现了票价、折扣率和飞行公里数可能存在异常值，例如票价为0或不存在的记录。对这些异常值进行了统计，如计算空值的数量、最大值和最小值，以识别需要处理的部分。 2. **数据探索**：通过使用pandas的`describe`函数，对数据进行了详尽的统计描述，包括基本的统计量（如平均值、标准差等），以及计算每列属性的空值数量。这样有助于理解数据分布和潜在问题。 3. **特征选择**：结合RFM模型（Recency, Frequency, Monetary Value，即最近一次购买时间、购买频率和消费金额）进行特征筛选，这是一个常见的客户细分和价值评估工具，旨在找出与客户价值最相关的特征。 4. **数据标准化**：在建模前，对筛选后的数据进行标准化处理，确保所有特征在同一尺度上，便于模型训练和比较。 5. **模型构建**：使用Python构建LRFCM（Longest Recency First, Cumulative Monetary Value Model）模型，这是一个基于客户最近的活跃度和累计消费额的模型，用于预测和衡量客户价值。 最后，报告还可能包含了实验的具体代码片段，如数据预处理、特征工程和模型训练的部分，以及实验小结，总结了实验结果、发现的重要趋势和对航空公司策略的建议。整个实验旨在提升数据驱动决策的能力，帮助航空公司更好地理解和管理客户价值。