数据挖掘实战—航空公司客户价值分析
简介
本资源文件提供了关于航空公司客户价值分析的实战案例。通过数据挖掘技术，结合RFM模型和K-Means聚类算法，对航空公司客户进行分类，以识别不同客户群体的价值，并制定相应的营销策略。
内容概述
- 数据探索分析(EDA)
- 数据质量分析：包括缺失值分析、异常值分析和重复数据分析。
- 数据特征分析：描述性统计分析、分布分析和相关性分析。
- 数据预处理
- 数据清洗：处理异常值和缺失值。
- 属性归约：选择与LRFMC指标相关的属性。
- 数值变换：构造入会时长指标，并对数据进行标准化。
- 模型构建
- 客户聚类分群：采用K-Means算法对客户进行聚类。
- 客户价值分析：比较不同类别客户的价值，制定相应的营销策略。
使用方法
- 下载资源文件。
- 按照文章中的步骤进行数据探索、预处理和模型构建。
- 根据模型结果，分析不同客户群体的价值，并制定相应的营销策略。
注意事项
- 数据文件可能包含缺失值和异常值，需进行适当处理。
- 模型结果需结合实际业务进行解释和应用。
贡献
欢迎对本资源文件进行改进和补充，提交Pull Request或Issue。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证。