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航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）

文章目录

  • 航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）
    • 写在前面
    • 背景与挖掘目标
      • 1.1 需求背景
      • 1.2 挖掘目标
      • 1.3 项目概述
    • 项目分析方法规划
      • 2.1 RFM模型
      • 2.2 LRFMC模型指标
      • 2.3 分析总体流程图
    • 数据抽取探索及预处理
      • 3.1 数据抽取
      • 3.2 数据探索分析
      • 3.3 数据预处理
        • 3.3.1 数据清洗
        • 3.3.2 属性规约
        • 3.3.3 数据变换
    • 数据建模&应用
      • 4.1 模型构建-客户聚类
      • 4.2 客户数据特征分析
        • 4.2.1 客户群特征可视化
        • 4.2.2 客户群特征描述表
        • 4.2.3 数据分析
      • 4.3 模型应用
    • 拓展思考与小结
      • 5.1 拓展思考
      • 5.2 小结
    • 完整项目
    • 写在后面

航空客户价值的数据挖掘与分析（numpy+pandas+matplotlib+scikit-learn）

K-Means聚类：https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering

写在前面

实现目的：基于K-Means聚类分析模型实现航空客户价值大数据分析。

电脑系统：Windows

使用软件：Anaconda（Jupyter Notebook）

Python版本：python 3.9.12

技术需求：numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn

背景与挖掘目标

1.1 需求背景

信息时代的来临是的企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类，通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，

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