基于K-means聚类的航空客户价值分析

摘要

20世纪90年代开始，互联网的浪潮风起云涌，如今越发势头强劲，很多公司和企业不得不把营销重点从以产品为中心向客户至上转移。一个企业的成功与否和能否获取最大利润，其核心在于客户。所以，广大公司和企业都把以客户为核心的营销体系的建立和完善提上了日程，并把它当成是公司和企业战略的一个重要部分，而要想建立和完善这样一个营销体系，对客户细分是最关键也是最重要的一步,客户细分就是利用现在流行的数据挖掘技术去寻找数据中暗含的客户特征,并根据这些提取的特征对客户进行分类,从而可以根据不同客户的不同需要为客户提供定制化的个性服务。
　　本研究按照客户细分理论及方法,借助K-Means聚类算法工具,建立了一个客户细分结构模型,并根据模型对航空客户进行准确、有效的客户细分,为航空公司客户细分问题研究领域提供比较系统的理论、技术及方法，最终为航空相关企业在进行客户关系管理方面提供一些技术支持。

目录

声明

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 聚类算法在客户细分领域中的研究现状

1.3 论文的主要研究内容与组织结构

1.4 创新点

第2章 客户价值分析理论综述

2.1 CRM理论概述

2.2 FRM模式

第3章 聚类分析理论和 K均值聚类模型理论综述

3.1 聚类分析综述

3.1.1 聚类分析的定义

3.1.2 聚类分析的算法

3.2 K均值聚类模型理论综述

第4章 基于K-Means聚类的客户价值细分模型的建立及分析

4.1 挖掘目标

4.1.1 分析方法与过程

4.1.2 数据抽取

4.1.3 数据探索分析

4.2 数据预处理

4.2.1 数据清洗

4.2.1 属性规约

4.2.3 数据变换

4.3 模型构建

4.3.1 客户聚类

4.3.2 客户价值分析

4.4 模型应用

4.4.1 会员的升级与保级

4.4.2 首次兑换

4.4.3 交叉销售

第5章 结果分析与结论

参考文献

致谢

附录 航空客户部分数据展示