發(fā)布時(shí)間：2020-07-27 11:59

【摘要】：目前,中國(guó)航空運(yùn)輸業(yè)已經(jīng)初步形成了以中國(guó)國(guó)航、東方航空、南方航空等三大航空公司為主導(dǎo),多家航空公司并存的競(jìng)爭(zhēng)格局。面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),航空公司面臨著旅客流失,競(jìng)爭(zhēng)力下降和航空資源未充分利用等經(jīng)營(yíng)危機(jī)。在此背景下,本文利用航空公司的客戶數(shù)據(jù)對(duì)客戶進(jìn)行分類,并為航空公司提供較好的客戶流失預(yù)測(cè)模型。具體工作概括如下:1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與描述性統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)客戶信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、異常值處理,獲得建模所需要的初始數(shù)據(jù)。另外,對(duì)航空公司客戶的基本資料、飛行信息和積分信息進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。2.對(duì)航空公司客戶進(jìn)行分類。根據(jù)航空公司客戶行為的5個(gè)指標(biāo)(LRFMC)數(shù)據(jù),首先用K-means聚類算法對(duì)客戶進(jìn)行聚類分群,對(duì)每個(gè)客戶群進(jìn)行特征分析。然后使用AHP確定各指標(biāo)權(quán)重,對(duì)各類別客戶的價(jià)值進(jìn)行量化分析,彌補(bǔ)航空公司客戶分類方法的不足。3.建立航空公司客戶流失預(yù)測(cè)模型。首先對(duì)航空公司流失客戶做出定義,對(duì)建立模型所用的指標(biāo)進(jìn)行說(shuō)明,使用logistic回歸模型,對(duì)流失客戶的特征進(jìn)行分析,建立航空公司客戶流失的logistic回歸模型,對(duì)航空公司客戶是否流失作出預(yù)測(cè)。根據(jù)集成學(xué)習(xí)算法中的隨機(jī)森林和梯度提升樹(shù)模型,識(shí)別出流失客戶,找出影響航空客戶是否流失的比較重要的特征變量。最后對(duì)三個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)模型的性能進(jìn)行對(duì)比分析,通過(guò)模型評(píng)估指標(biāo)和ROC曲線兩方面的對(duì)比,得出使用航空公司客戶數(shù)據(jù)對(duì)客戶進(jìn)行流失預(yù)測(cè)的最優(yōu)模型為梯度提升樹(shù)模型。本文旨在通過(guò)對(duì)航空公司客戶進(jìn)行分類,使航空公司針對(duì)不同價(jià)值客戶采取不同營(yíng)銷策略,實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。改善客戶流失問(wèn)題,使航空公司維護(hù)自身市場(chǎng),給航空公司帶來(lái)高利潤(rùn)。
【學(xué)位授予單位】：貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F562.6;F274
【圖文】：

圖 1.1 本文技術(shù)路線1.3.3 創(chuàng)新之處(1)作為重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，聚類被廣泛的應(yīng)用在市場(chǎng)細(xì)分問(wèn)題中。本文使用聚類方法將航空公司客戶進(jìn)行分類，并使用層次分析法確定客戶行為指標(biāo)的

圖 2.1 會(huì)員人數(shù)由圖 2.1 可知，航空公司的客戶中，男性會(huì)員有 47297 人，占所有會(huì)員人數(shù)的 76.5%，女性會(huì)員有 14551 人，占所有會(huì)員人數(shù)的 23.5%。

會(huì)員等級(jí)

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本文編號(hào)：2771821