基于K-means聚类方法的航空公司客户价值分析

作者：黄扬智

来源：通讯世界, 2018, (07): 303-305.

• 数据挖掘
• 人工智能
• K-means
• 客户价值分析

数据挖掘是一门融合了诸多技术特点的一个多学科交叉领域,其目的是从海量的有噪声应用数据中,利用科学有效的方法提取出隐含在其中的具有潜在应用价值的信息。本研究利用数据挖掘中经典的聚类分析算法K-means,从某航空公司的62988条客户信息中构建出具有现实意义的五种客户价值类别。通过分析每一种类别客户的消费特点,将其划分成重要保持客户、一般客户,重要发展客户、重要挽留客户以及低价值客户五种类别。该分析能够有效地指导航空公司针对不同价值的客户制定个性化的服务,最终达到将有限的资源集中于高价值客户的目的,实现客户与航空公司的互利共赢。