ZF -0.636 0.852 -0.211 0.002 -0.636 -0.636 -0.707
ZM 0.069 0.844 0.159 0.273 -0.685 -0.604 -0.662
02 业务分析及数据预处理
LRFMC取值范围
属性名称 最小值 最大值
L 12.23 114.63
R 0.03 24.37
F
M
2
368
213
580717
C 0.14 1.5
LRFMC数据标准化 （部分数据）
ZL 1.69 1.69 1.682 1.534 0.89 -0.497 -0.869
ZR 0.14 -0.322 -0.488 -0.785 -0.427 -0.691 1.996
模型
L
R
F
M
C
航空公司 LRFMC模型
会员入会时 客户最近一次乘 客户在观测 客户在观测 客户在观测窗口内 间距观测窗口 坐公司飞机距观测 窗口内乘坐公 窗口内累积的 乘坐舱位所对应的折 结束的月数 窗口结束的月数 司飞机的次数 飞行里程 扣系数的平均值
.
5
02 业务分析及数据预处理
1.数据探索
对数据进行缺失值分析与异 常值分析
2013/04/28 2013/05/16 2010/02/05 2010/10/19 2011/08/25 2013/06/01 2010/12/27 2009/10/21 2013/06/02 2013/04/24 2013/04/17 2011/08/20
GENDE
男 男 男 男 男 男 男 男 女 男 女 男
FFP_DATE 2013/03/16 2012/06/26 2009/12/08 2009/12/10 2011/08/25 2012/09/26 2010/12/27 2009/10/21 2010/04/15 2007/01/26 2006/12/26
LAST_TO_END FLIGHT_COUNT SEG_KM_SUM AVG_DISCOUNT
FIGHT_C OUNT 14 65 33 6 22 26 5 4 25 36 49 51
BP_SUM
147158 112582 77475 76027 70142 63498 62810 60484 59357 55562 54255 53926
.
4
02 业务分析及数据预处理
根据传统RFM模型的三个指标即（最近消费时间间隔（Recency）、消费频 率（Frequency）和消费金额（Monetary））进一步改进，制定出客户关 系长度L、消费时间间隔R、消费频率F、飞行里程M和折扣系数均值C五个指 标最为航空公司识别客户价值指标，简称LRFMC模型
航空公司客户价值分析
1
目录 CONTENTS
01
数据挖掘目标
02
业务分析及数据预处理
03
模型构建及业务分析
04
代码展示
.
2
01 数据挖掘目标
0
1
借助航空公司客户数据，对客户进行分类
0
2
对不同客户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值
0
对不同价值的客户类别提供个性化服务，制定相应的营销策略
3
.
数据预处理步骤
3.属性规约
选择与LRFMC模型相关的六 组数据
.
2.数据清洗
丢弃票价、平均折扣、总飞行 公里为空或为0的记录
4.数据变换
将数据转换成“适当的”格式， 以适应挖掘任务及算法需要
6
02 业务分析及数据预处理
数据探索结果
属性规约结果 （部分数据）
属性名称 SUM_YR_1 SUM_YR_2
3
02 业务分析及数据预处理
航空信息原始数据（部分数据）
MEMBER_NO 289047040 289053451 289022508 289004181 289026513 289027500 289058898 289037374 289036013 289046087 289062045 289022276
FFP_TIER
WORK_C ITY
WORK_P ROVIN
6
6 乌鲁木齐 新疆
5
北京
4 S.P.S CORTES
6 乌鲁木齐 新疆
5 北京
北京
4 ARCADIA CA
4 广州
广东
6 广州
广东
6.
天津
5 长春市 吉林省
6 沈阳
辽宁
WORK
US CN CN HN CN CN US CN CN CN CN CN
FFP_DATE
2013/03/16 2012/06/26 2009/12/08 2009/12/10 2011/08/25 2013/06/01 2010/12/17 2009/10/12 2013/06/02 2007/01/26 2006/12/26 2011/08/15
FIRST_FLIGI
L
R
数据变换
F
从原始数据中提取
LRFMC五个指标
M
C
LOAD_TIME-FFP_DATE 观测窗口结束时间-入会时间
LAST_TO_END 最后一次乘坐时间至观测窗口结束时长
FLIGHT_COUNT 观测窗口内的飞行次数
SEG_KM_SUM 观测窗口内的飞行里程
AVG_DISCOUNT 平均折扣
.
8
23
14
126850
1.02
6
65
184730
0.76
2
33
60387
1.27
123
6
62259
1.02
15
22
54730
1.36
23
26
50024
1.29
77
5
61160
0.94
67
4
48928
பைடு நூலகம்
1.05
11
25
43499
1.33
22
36
68760
0.88
4
49
64070
0.91
.
7
02 业务分析及数据预处理
… SEG_KM_SUM AVG_DISCOUNT
空值记录数 551 138 … 0 0
最大值 239560 234188
… 580717
1.5
最小值 0 0 …
368 0
LOAD_TIME 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31
AGE
56 50 34 45 47 36 35 34 54 47 55 41
LOAD_TIME
2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31 2014/03/31