航空公司客户价值分析

1.目标分析
根据客户数据和用户类别特征，对客户进行分类，从而针对不同用户制定相应的营销策略。
2.简单分析
（1）识别客户价值的指标：最近消费时间间隔(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)
金额的衡量指标模糊(如在长途低等舱位用户和短途高等舱位的用户选择问题中)，将其分为飞行里程数(M)和折扣系数的平均值(C)
，再加上客户关系长度(客户入会时间)组成最终的衡量指标组。
（2）数据模型需要对根据指标进行分类，故考虑采用K-Means算法分类。
（3）实现步骤
1）数据获取：选取宽度为两年的时间段 数据，后续新增数据也加入形成历史数据。
2）数据探索分析和预处理
3）数据建模
4）模型测试
3.数据探索分析
目的：进行缺失值和异常值分析
查询数据中出现特殊情况有：票价为空值，票价最小值小于0，折扣率最小值为0、总飞行距离大于0；

#对数据进行分析，获取空值、最大值、最小值import pandas as pddatafile = "E:/MachineLearning-data/Aviation_Value_02/air_data.csv"#原始数据位置resultfile = "E:/MachineLearning-data/Aviation_Value_02/explore.xls"#结果数据位置data = pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8')#读取数据，编码设置#percentiles为计算分位数表，默认为25%，50%，75%#include：包含所有数据#T：将数据进行转置，原始每一列的名称作为行元素，对每一列的属性进行三种值的统计explore = data.describe(percentiles=[],include='all').T#统计空值的数据个数，数据描述中count为非空值数据个数explore['null'] = len(data)-explore['count']#数据描述会给出相应值explore = explore[['null','max','min']]#对每一列进行命名explore.columns = [u'空值数',u'最大值',u'最小值']explore.to_excel(resultfile)

统计结果如：https://pan.baidu.com/s/1jHSGDJg所示

4 .数据预处理
（1）数据清洗
通过分析发现，数据中存在(缺失值)，(票价最小值为0)，(折扣率最小值不为0，但总飞行公里数大于0)的三类异常记录，由于数据量巨大，而此类数据所占比例较小，所以考虑将其丢弃。

import pandas as pd datafile = "E:/MachineLearning-data/Aviation_Value_02/air_data.csv"cleanfile = "E:/MachineLearning-data/Aviation_Value_02/data_clean.xls"data = pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8')#对两年数据进行非空检测，一旦有一年为空，则认为为空data = data[data["SUM_YR_1"].notnull()*data["SUM_YR_2"].notnull()]index1 = data["SUM_YR_1"]!=0index2 = data["SUM_YR_2"]!=0index3 = (data['SEG_KM_SUM']==0)&(data['avg_discount']==0)#第一年票价为0或第二年票价为0，或者票价进行打折的数据data = data[index1|index2|index3]data.to_excel(cleanfile)

结果如：https://pan.baidu.com/s/1dFIrITj所示

（2）属性制约
所有属性中删除与其不相关、弱相关或冗余地属性
（3）数据变换
5个数据指标的取值范围差异较大，为了消除数量级数据带来的影响，考虑将其进行标准化处理。

import pandas as pddatafile = "E:/MachineLearning-data/Aviation_Value_02/zscoredata.xls"zscoredfile = "E:/MachineLearning-data/Aviation_Value_02/zscoredata1.xls"#数据标准化data = pd.read_excel(datafile)#输出矩阵为一行，求每一列标准化值data = (data-data.mean(axis=0))/(data.std(axis=0))#表头重命名data.columns=['Z'+i for i in data.columns]data.to_excel(zscoredfile,index=False)

标准化的数据如：https://pan.baidu.com/s/1c1EFIyG

5.模型建立
客户聚类：

import pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeansinputfile = "E:/MachineLearning-data/Aviation_Value_02/zscoredata1.xls"k = 5data = pd.read_excel(inputfile)#聚类为5类，并行数为4，最好和CPU数量一致kmodel = KMeans(n_clusters=k,n_jobs=4)kmodel.fit(data)#查看聚类中心kmodel.cluster_centers_#查看个样本类别kmodel.labels_

6.思考与总结
1）Scikit-Learn中KMeans函数中的初始化中心可以使用什么算法得到？默认是什么算法？
答：采用层次聚类输出k个簇，以簇的中心点作为k-means的初始化中心。
2）使用不同的预处理对数据进行变换，在使用K-Means算法进行分类，对比聚类结果，分析不同的数据预处理对K-Means算法的影响

备注：实验中用到的数据来源

链接：https://pan.baidu.com/s/1bo3S0hh 密码：pzke