航空公司客户价值挖掘与k-means聚类实战

本实验旨在通过航空公司客户价值分析的数据挖掘实践，提升学员对于数据挖掘建模的理解和应用能力。以下是实验的主要内容和流程： 1. **实验目的**： - 学习并掌握数据挖掘建模的整体流程，这包括理解业务问题、数据理解、预处理、模型建立、评估和最终实施。 - 实践航空公司客户数据的预处理，如处理缺失值和异常值。 - 熟悉k-means算法，了解其实质以及在客户价值分析中的运用。 2. **实验内容**： - 复习数据挖掘建模的基础理论，明确商业问题的定义和数据需求。 - 对航空公司客户数据进行深入分析，了解客户群体特征和行为模式。 - 采用RFM模型（Recency、Frequency、 Monetary Value）进行特征选择，关注最近一次交易时间、交易频率和消费金额等指标。 - 数据标准化处理，确保不同特征在同一尺度下进行比较。 - 使用Python和sklearn库中的kmeans函数，对LRFMC（Length of recent purchase, Recency, Frequency, Monetary value, Customer)模型的特征进行聚类，形成不同的客户群组。 - 分析聚类结果，洞察不同客户群体的价值特性，以便定制个性化的营销策略。 3. **实验过程**： - 从商业问题出发，明确需求并收集相关数据。 - 进行数据预处理，确保数据质量和一致性，去除噪声。 - 使用k-means算法对客户进行分群，依据的是他们的消费行为和交易历史。 - 通过模型评估，了解模型在新数据上的表现，发现可能存在的业务问题。 - 最终将模型应用到实际营销策略中，持续监控效果并进行必要的调整。 这个实验不仅锻炼了数据分析技能，还强调了业务理解和问题解决能力，使参与者能够更好地理解和利用数据来驱动航空公司客户价值管理。通过实战操作，学生可以深入理解数据挖掘在实际商业场景中的应用，提升其在IT行业的竞争力。