第7章航空公司客户价值分析

标签：number035 plt show 航空公司客户会员价值 data

主题：客户价值分析

产品：不一定是个具体的东西，可以是一款软件、一则信息

一、背景与挖掘目标

信息时代的来临使得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，企业针对不同价值的客户制定优化的个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。准确的客户分类结果是企业优化营销资源分配的重要依据，客户分类越来越成为客户关系管理中亟待解决的关键问题之一。

面对激烈的市场竞争，各个航空公司都推出了更优惠的营销方式来吸引更多的客户，国内某航空公司面临着常旅客流失、竞争力下降和航空资源未充分利用等经营危机。通过建立合理的客户价值评估模型，对客户进行分群，分析比较不同客户群的客户价值，并制定相应的营销策略，对不同的客户群提供个性化的客户服务是必须的和有效的。结合该航空公司已积累的大量的会员档案信息和其乘坐航班记录，实现以下目标：

借助航空公司客户数据，对客户进行分类。
对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值。
对不同价值的客户类别提供个性化服务，制定相应的营销策略。

二、分析方法与过程

航空客户价值分析案例的流程步骤如下：

抽取航空公司2012年4月1日至2014年3月31日的数据。
对抽取的数据进行数据探索分析与预处理，包括数据缺失值与异常值的探索分析，数据清洗，特征构建，标准化等操作。
基于RFM模型，使用K-Means算法进行客户分群。
针对模型结果得到不同价值的客户，采用不同的营销手段，提供定制化的服务。

三、上机实验

数据探索

学会使用 describe()函数：

describe()函数自动计算的字段有count（非空值数）、unique（唯一值数）、top（频数最高者）、
freq（最高频数）、mean（平均值）、std（方差）、min（最小值）、50%（中位数）、max（最大值）。

# 对数据进行基本的探索
# 返回缺失值个数以及最大最小值

import pandas as pd

datafile= '../chap7/data/air_data.csv'  # 航空原始数据,第一行为属性标签
resultfile = '../chap7/data/explore.csv'  # 数据探索结果表

# 读取原始数据，指定UTF-8编码（需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码）
data = pd.read_csv(datafile, encoding = 'utf-8')

# 包括对数据的基本描述，percentiles参数是指定计算多少的分位数表（如1/4分位数、中位数等）
explore = data.describe(percentiles = [], include = 'all').T  # T是转置，转置后更方便查阅
explore['null'] = len(data)-explore['count']  # describe()函数自动计算非空值数，需要手动计算空值数

explore = explore[['null', 'max', 'min']]
explore.columns = ['空值数', '最大值', '最小值']  # 表头重命名
'''
这里只选取部分探索结果。
describe()函数自动计算的字段有count（非空值数）、unique（唯一值数）、top（频数最高者）、
freq（最高频数）、mean（平均值）、std（方差）、min（最小值）、50%（中位数）、max（最大值）
'''

explore.to_csv(resultfile)  # 导出结果

输出的 explore.csv

# 对数据的分布分析

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 

datafile= '../chap7/data/air_data.csv'  # 航空原始数据,第一行为属性标签

# 读取原始数据，指定UTF-8编码（需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码）
data = pd.read_csv(datafile, encoding = 'utf-8')

数据分析：分析客户信息类别

# 客户信息类别
# 提取会员入会年份
from datetime import datetime
ffp = data['FFP_DATE'].apply(lambda x:datetime.strptime(x,'%Y/%m/%d'))
ffp_year = ffp.map(lambda x : x.year)
# 绘制各年份会员入会人数直方图
fig = plt.figure(figsize = (8 ,5))  # 设置画布大小
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  # 设置中文显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.hist(ffp_year, bins='auto', color='#0504aa')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('入会人数')
plt.title('各年份会员入会人数 by number035')
plt.show()
plt.close

# 提取会员不同性别人数
male = pd.value_counts(data['GENDER'])['男']
female = pd.value_counts(data['GENDER'])['女']
# 绘制会员性别比例饼图
fig = plt.figure(figsize = (8 ,4))  # 设置画布大小
plt.pie([ male, female], labels=['男','女'], colors=['aqua', 'plum'],
       autopct='%1.1f%%')
plt.title('会员性别比例 by number035')
plt.show()
plt.close

# 提取不同级别会员的人数
lv_four = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[4]
lv_five = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[5]
lv_six = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[6]
# 绘制会员各级别人数条形图
fig = plt.figure(figsize = (8 ,5))  # 设置画布大小
plt.bar(x=range(3), height=[lv_four,lv_five,lv_six], width=0.4, alpha=0.8, color='navy')
plt.xticks([index for index in range(3)], ['4','5','6'])
plt.xlabel('会员等级')
plt.ylabel('会员人数')
plt.title('会员各级别人数 by number035')
plt.show()
plt.close()

# 提取会员年龄
age = data['AGE'].dropna()
age = age.astype('int64')
# 绘制会员年龄分布箱型图
fig = plt.figure(figsize = (5 ,10))
plt.boxplot(age, 
            patch_artist=True,
            labels = ['会员年龄'],  # 设置x轴标题
            boxprops = {'facecolor':'gold'})  # 设置填充颜色
plt.title('会员年龄分布箱线图 by number035')
# 显示y坐标轴的底线
plt.grid(axis='y')
plt.show()
plt.close

# 乘机信息类别
lte = data['LAST_TO_END']
fc = data['FLIGHT_COUNT']
sks = data['SEG_KM_SUM']

# 绘制最后乘机至结束时长箱线图
fig = plt.figure(figsize = (5 ,8))
plt.boxplot(lte, 
            patch_artist=True,
            labels = ['时长'],  # 设置x轴标题
            boxprops = {'facecolor':'gold'})  # 设置填充颜色
plt.title('会员最后乘机至结束时长分布箱线图 by number035')
# 显示y坐标轴的底线
plt.grid(axis='y')
plt.show()
plt.close

# 绘制客户飞行次数箱线图
fig = plt.figure(figsize = (5 ,8))
plt.boxplot(fc, 
            patch_artist=True,
            labels = ['飞行次数'],  # 设置x轴标题
            boxprops = {'facecolor':'gold'})  # 设置填充颜色
plt.title('会员飞行次数分布箱线图 by number035')
# 显示y坐标轴的底线
plt.grid(axis='y')
plt.show()
plt.close

# 绘制客户总飞行公里数箱线图
fig = plt.figure(figsize = (5 ,10))
plt.boxplot(sks, 
            patch_artist=True,
            labels = ['总飞行公里数'],  # 设置x轴标题
            boxprops = {'facecolor':'gold'})  # 设置填充颜色
plt.title('客户总飞行公里数箱线图 by number035')
# 显示y坐标轴的底线
plt.grid(axis='y')
plt.show()
plt.close

# 积分信息类别
# 提取会员积分兑换次数
ec = data['EXCHANGE_COUNT']
# 绘制会员兑换积分次数直方图
fig = plt.figure(figsize = (8 ,5))  # 设置画布大小
plt.hist(ec, bins=5, color='#0504aa')
plt.xlabel('兑换次数')
plt.ylabel('会员人数')
plt.title('会员兑换积分次数分布直方图 by number035')
plt.show()
plt.close

# 提取会员总累计积分
ps = data['Points_Sum']
# 绘制会员总累计积分箱线图
fig = plt.figure(figsize = (5 ,8))
plt.boxplot(ps, 
            patch_artist=True,
            labels = ['总累计积分'],  # 设置x轴标题
            boxprops = {'facecolor':'gold'})  # 设置填充颜色
plt.title('客户总累计积分箱线图 by number035')
# 显示y坐标轴的底线
plt.grid(axis='y')
plt.show()
plt.close

# 提取属性并合并为新数据集
data_corr = data[['FFP_TIER','FLIGHT_COUNT','LAST_TO_END',
                  'SEG_KM_SUM','EXCHANGE_COUNT','Points_Sum']]
age1 = data['AGE'].fillna(0)
data_corr['AGE'] = age1.astype('int64')
data_corr['ffp_year'] = ffp_year

# 计算相关性矩阵
dt_corr = data_corr.corr(method = 'pearson')
print('相关性矩阵为 by number035：\n',dt_corr)

# 绘制热力图
import seaborn as sns
plt.subplots(figsize=(10, 10)) # 设置画面大小 
sns.heatmap(dt_corr, annot=True, vmax=1, square=True, cmap='Blues') 
plt.title('热力图 by number035')
plt.show()
plt.close

四、拓展思考

标签：number035,plt,show,航空公司,客户,会员,价值,data
From： https://www.cnblogs.com/CiciXuanblog/p/17190816.html

第7章航空公司客户价值分析

一、背景与挖掘目标

二、分析方法与过程

三、上机实验

数据探索

数据分析：分析客户信息类别

四、拓展思考

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