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航空公司客户价值聚类分析

OCEANEYES.GZY 2023-03-28 原文

航空公司客户价值聚类分析

  • 特征工程
  • K-means聚类
  • RFM模型
  • DBSCAN算法

描述

信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变成客户中心。具体地，对不同的客户进行分类管理，给予不同类型的客户制定优化的个性化服务方案，采取不同的营销策略。将有限的营销资源集中于高价值的客户，实现企业利润最大化

  1. 借助航空公司数据，对客户进行分类
  2. 对不同类别的客户进行特征分析，比较不同类别客户的价值
  3. 对不同价值的客户类别进行个性化服务，制定相应的营销策略

思路

数据

数据集中字段含义


数据预处理
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import sklearn.preprocessing
import sklearn.cluster

air_data_path = "./dataset/air_data.csv"
air_data = pd.read_csv(air_data_path)

air_data.shape

(62988, 44)

air_data.head()
MEMBER_NO FFP_DATE FIRST_FLIGHT_DATE GENDER FFP_TIER WORK_CITY WORK_PROVINCE WORK_COUNTRY AGE LOAD_TIME ... ADD_Point_SUM Eli_Add_Point_Sum L1Y_ELi_Add_Points Points_Sum L1Y_Points_Sum Ration_L1Y_Flight_Count Ration_P1Y_Flight_Count Ration_P1Y_BPS Ration_L1Y_BPS Point_NotFlight
0 54993 2006/11/02 2008/12/24 男 6 . 北京 CN 31.0 2014/03/31 ... 39992 114452 111100 619760 370211 0.509524 0.490476 0.487221 0.512777 50
1 28065 2007/02/19 2007/08/03 男 6 NaN 北京 CN 42.0 2014/03/31 ... 12000 53288 53288 415768 238410 0.514286 0.485714 0.489289 0.510708 33
2 55106 2007/02/01 2007/08/30 男 6 . 北京 CN 40.0 2014/03/31 ... 15491 55202 51711 406361 233798 0.518519 0.481481 0.481467 0.518530 26
3 21189 2008/08/22 2008/08/23 男 5 Los Angeles CA US 64.0 2014/03/31 ... 0 34890 34890 372204 186100 0.434783 0.565217 0.551722 0.448275 12
4 39546 2009/04/10 2009/04/15 男 6 贵阳 贵州 CN 48.0 2014/03/31 ... 22704 64969 64969 338813 210365 0.532895 0.467105 0.469054 0.530943 39

5 rows × 44 columns

air_data.dtypes

MEMBER_NO                    int64
FFP_DATE                    object
FIRST_FLIGHT_DATE           object
GENDER                      object
FFP_TIER                     int64
WORK_CITY                   object
WORK_PROVINCE               object
WORK_COUNTRY                object
AGE                        float64
LOAD_TIME                   object
FLIGHT_COUNT                 int64
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SUM_YR_2                   float64
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WEIGHTED_SEG_KM            float64
LAST_FLIGHT_DATE            object
AVG_FLIGHT_COUNT           float64
AVG_BP_SUM                 float64
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LAST_TO_END                  int64
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MAX_INTERVAL                 int64
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avg_discount               float64
P1Y_Flight_Count             int64
L1Y_Flight_Count             int64
P1Y_BP_SUM                   int64
L1Y_BP_SUM                   int64
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ADD_Point_SUM                int64
Eli_Add_Point_Sum            int64
L1Y_ELi_Add_Points           int64
Points_Sum                   int64
L1Y_Points_Sum               int64
Ration_L1Y_Flight_Count    float64
Ration_P1Y_Flight_Count    float64
Ration_P1Y_BPS             float64
Ration_L1Y_BPS             float64
Point_NotFlight              int64
dtype: object

air_data.describe().T
count mean std min 25% 50% 75% max
MEMBER_NO 62988.0 31494.500000 18183.213715 1.00 15747.750000 31494.500000 47241.250000 62988.000000
FFP_TIER 62988.0 4.102162 0.373856 4.00 4.000000 4.000000 4.000000 6.000000
AGE 62568.0 42.476346 9.885915 6.00 35.000000 41.000000 48.000000 110.000000
FLIGHT_COUNT 62988.0 11.839414 14.049471 2.00 3.000000 7.000000 15.000000 213.000000
BP_SUM 62988.0 10925.081254 16339.486151 0.00 2518.000000 5700.000000 12831.000000 505308.000000
EP_SUM_YR_1 62988.0 0.000000 0.000000 0.00 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
EP_SUM_YR_2 62988.0 265.689623 1645.702854 0.00 0.000000 0.000000 0.000000 74460.000000
SUM_YR_1 62437.0 5355.376064 8109.450147 0.00 1003.000000 2800.000000 6574.000000 239560.000000
SUM_YR_2 62850.0 5604.026014 8703.364247 0.00 780.000000 2773.000000 6845.750000 234188.000000
SEG_KM_SUM 62988.0 17123.878691 20960.844623 368.00 4747.000000 9994.000000 21271.250000 580717.000000
WEIGHTED_SEG_KM 62988.0 12777.152439 17578.586695 0.00 3219.045000 6978.255000 15299.632500 558440.140000
AVG_FLIGHT_COUNT 62988.0 1.542154 1.786996 0.25 0.428571 0.875000 1.875000 26.625000
AVG_BP_SUM 62988.0 1421.440249 2083.121324 0.00 336.000000 752.375000 1690.270833 63163.500000
BEGIN_TO_FIRST 62988.0 120.145488 159.572867 0.00 9.000000 50.000000 166.000000 729.000000
LAST_TO_END 62988.0 176.120102 183.822223 1.00 29.000000 108.000000 268.000000 731.000000
AVG_INTERVAL 62988.0 67.749788 77.517866 0.00 23.370370 44.666667 82.000000 728.000000
MAX_INTERVAL 62988.0 166.033895 123.397180 0.00 79.000000 143.000000 228.000000 728.000000
ADD_POINTS_SUM_YR_1 62988.0 540.316965 3956.083455 0.00 0.000000 0.000000 0.000000 600000.000000
ADD_POINTS_SUM_YR_2 62988.0 814.689258 5121.796929 0.00 0.000000 0.000000 0.000000 728282.000000
EXCHANGE_COUNT 62988.0 0.319775 1.136004 0.00 0.000000 0.000000 0.000000 46.000000
avg_discount 62988.0 0.721558 0.185427 0.00 0.611997 0.711856 0.809476 1.500000
P1Y_Flight_Count 62988.0 5.766257 7.210922 0.00 2.000000 3.000000 7.000000 118.000000
L1Y_Flight_Count 62988.0 6.073157 8.175127 0.00 1.000000 3.000000 8.000000 111.000000
P1Y_BP_SUM 62988.0 5366.720550 8537.773021 0.00 946.000000 2692.000000 6485.250000 246197.000000
L1Y_BP_SUM 62988.0 5558.360704 9351.956952 0.00 545.000000 2547.000000 6619.250000 259111.000000
EP_SUM 62988.0 265.689623 1645.702854 0.00 0.000000 0.000000 0.000000 74460.000000
ADD_Point_SUM 62988.0 1355.006223 7868.477000 0.00 0.000000 0.000000 0.000000 984938.000000
Eli_Add_Point_Sum 62988.0 1620.695847 8294.398955 0.00 0.000000 0.000000 345.000000 984938.000000
L1Y_ELi_Add_Points 62988.0 1080.378882 5639.857254 0.00 0.000000 0.000000 0.000000 728282.000000
Points_Sum 62988.0 12545.777100 20507.816700 0.00 2775.000000 6328.500000 14302.500000 985572.000000
L1Y_Points_Sum 62988.0 6638.739585 12601.819863 0.00 700.000000 2860.500000 7500.000000 728282.000000
Ration_L1Y_Flight_Count 62988.0 0.486419 0.319105 0.00 0.250000 0.500000 0.711111 1.000000
Ration_P1Y_Flight_Count 62988.0 0.513581 0.319105 0.00 0.288889 0.500000 0.750000 1.000000
Ration_P1Y_BPS 62988.0 0.522293 0.339632 0.00 0.258150 0.514252 0.815091 0.999989
Ration_L1Y_BPS 62988.0 0.468422 0.338956 0.00 0.167954 0.476747 0.728375 0.999993
Point_NotFlight 62988.0 2.728155 7.364164 0.00 0.000000 0.000000 1.000000 140.000000
##### 判断重复值：是否有重复的会员ID 
air_data['MEMBER_NO'].duplicated()

0        False
1        False
2        False
3        False
4        False
         ...  
62983    False
62984    False
62985    False
62986    False
62987    False
Name: MEMBER_NO, Length: 62988, dtype: bool

air_data[air_data['MEMBER_NO'].duplicated()]
MEMBER_NO FFP_DATE FIRST_FLIGHT_DATE GENDER FFP_TIER WORK_CITY WORK_PROVINCE WORK_COUNTRY AGE LOAD_TIME ... ADD_Point_SUM Eli_Add_Point_Sum L1Y_ELi_Add_Points Points_Sum L1Y_Points_Sum Ration_L1Y_Flight_Count Ration_P1Y_Flight_Count Ration_P1Y_BPS Ration_L1Y_BPS Point_NotFlight

0 rows × 44 columns

air_data.isna().any()

MEMBER_NO                  False
FFP_DATE                   False
FIRST_FLIGHT_DATE          False
GENDER                      True
FFP_TIER                   False
WORK_CITY                   True
WORK_PROVINCE               True
WORK_COUNTRY                True
AGE                         True
LOAD_TIME                  False
FLIGHT_COUNT               False
BP_SUM                     False
EP_SUM_YR_1                False
EP_SUM_YR_2                False
SUM_YR_1                    True
SUM_YR_2                    True
SEG_KM_SUM                 False
WEIGHTED_SEG_KM            False
LAST_FLIGHT_DATE           False
AVG_FLIGHT_COUNT           False
AVG_BP_SUM                 False
BEGIN_TO_FIRST             False
LAST_TO_END                False
AVG_INTERVAL               False
MAX_INTERVAL               False
ADD_POINTS_SUM_YR_1        False
ADD_POINTS_SUM_YR_2        False
EXCHANGE_COUNT             False
avg_discount               False
P1Y_Flight_Count           False
L1Y_Flight_Count           False
P1Y_BP_SUM                 False
L1Y_BP_SUM                 False
EP_SUM                     False
ADD_Point_SUM              False
Eli_Add_Point_Sum          False
L1Y_ELi_Add_Points         False
Points_Sum                 False
L1Y_Points_Sum             False
Ration_L1Y_Flight_Count    False
Ration_P1Y_Flight_Count    False
Ration_P1Y_BPS             False
Ration_L1Y_BPS             False
Point_NotFlight            False
dtype: bool

air_data.isnull().any()

MEMBER_NO                  False
FFP_DATE                   False
FIRST_FLIGHT_DATE          False
GENDER                      True
FFP_TIER                   False
WORK_CITY                   True
WORK_PROVINCE               True
WORK_COUNTRY                True
AGE                         True
LOAD_TIME                  False
FLIGHT_COUNT               False
BP_SUM                     False
EP_SUM_YR_1                False
EP_SUM_YR_2                False
SUM_YR_1                    True
SUM_YR_2                    True
SEG_KM_SUM                 False
WEIGHTED_SEG_KM            False
LAST_FLIGHT_DATE           False
AVG_FLIGHT_COUNT           False
AVG_BP_SUM                 False
BEGIN_TO_FIRST             False
LAST_TO_END                False
AVG_INTERVAL               False
MAX_INTERVAL               False
ADD_POINTS_SUM_YR_1        False
ADD_POINTS_SUM_YR_2        False
EXCHANGE_COUNT             False
avg_discount               False
P1Y_Flight_Count           False
L1Y_Flight_Count           False
P1Y_BP_SUM                 False
L1Y_BP_SUM                 False
EP_SUM                     False
ADD_Point_SUM              False
Eli_Add_Point_Sum          False
L1Y_ELi_Add_Points         False
Points_Sum                 False
L1Y_Points_Sum             False
Ration_L1Y_Flight_Count    False
Ration_P1Y_Flight_Count    False
Ration_P1Y_BPS             False
Ration_L1Y_BPS             False
Point_NotFlight            False
dtype: bool

boolean_filter = air_data['SUM_YR_1'].notnull() & air_data['SUM_YR_2'].notnull()

boolean_filter

0         True1         True2         True3         True4         True         ...  62983     True62984     True62985     True62986     True62987    FalseLength: 62988, dtype: bool

air_data = air_data[boolean_filter]

filter1 = air_data['SUM_YR_1'] != 0filter2 = air_data['SUM_YR_2'] != 0

air_data = air_data[filter1 | filter2]

air_data.shape

(62044, 44)

特征工程

RFM模型

对于客户价值分析的一个经典模型是 RFM 模型。

  • Recency: 最近消费时间间隔。
  • Frequency: 客户消费频率。
  • Monetary Value: 客户总消费金额。
变体 - LRFMC 模型
  • Length of Relationship: 客户关系时长，反映可能的活跃时长。
  • Recency: 最近消费时间间隔，反映当前的活跃状态。
  • Frequency: 客户消费频率，反映客户的忠诚度。
  • Mileage: 客户总飞行里程，反映客户对乘机的依赖性。
  • Coefficient of Discount: 客户所享受的平均折扣率，侧面反映客户价值高低。
load_time = datetime.datetime.strptime('2014/03/31','%Y/%m/%d')

load_time

datetime.datetime(2014, 3, 31, 0, 0)

ffp_dates = [datetime.datetime.strptime(ffp_date,'%Y/%m/%d') for ffp_date in air_data['FFP_DATE']]

length_of_relationship  = [(load_time-ffp_date).days for ffp_date in ffp_dates]

air_data['LEN_REL'] = length_of_relationship
移除非重要列， 只保留LRFMC模型所需的属性
features = ['LEN_REL','FLIGHT_COUNT','avg_discount','SEG_KM_SUM','LAST_TO_END']
data = air_data[features]

features = ['L','F','C','M','R']
data.columns = features

data.shape

(62044, 5)

data.head()
L F C M R
0 2706 210 0.961639 580717 1
1 2597 140 1.252314 293678 7
2 2615 135 1.254676 283712 11
3 2047 23 1.090870 281336 97
4 1816 152 0.970658 309928 5 
data.describe().T
count mean std min 25% 50% 75% max
L 62044.0 1488.691090 847.880920 365.000000 735.000000 1278.000000 2182.000000 3437.0
F 62044.0 11.971359 14.110619 2.000000 3.000000 7.000000 15.000000 213.0
C 62044.0 0.722180 0.184833 0.136017 0.613085 0.712162 0.809293 1.5
M 62044.0 17321.694749 21052.728111 368.000000 4874.000000 10200.000000 21522.500000 580717.0
R 62044.0 172.532703 181.526164 1.000000 29.000000 105.000000 260.000000 731.0

标准化

让不同属性的取值范围一致，即数据的标准化。标准化方法有极大极小标准化、标准差标准化等方法。

  • 对特征标准化，使得各特征的均值为0、方差为1
((data -data.mean(axis=0)) /data.std(axis=0)).describe().T
count mean std min 25% 50% 75% max
L 62044.0 1.117739e-16 1.0 -1.325294 -0.888911 -0.248491 0.817696 2.297857
F 62044.0 3.664717e-17 1.0 -0.706656 -0.635788 -0.352313 0.214636 14.246621
C 62044.0 4.251071e-16 1.0 -3.171310 -0.590233 -0.054199 0.471304 4.208225
M 62044.0 -5.863547e-17 1.0 -0.805297 -0.591263 -0.338279 0.199537 26.761154
R 62044.0 1.465887e-16 1.0 -0.944948 -0.790700 -0.372027 0.481844 3.076511 
ss = sklearn.preprocessing.StandardScaler(with_mean=True,with_std=True)

data = ss.fit_transform(data)

data

array([[ 1.43571897, 14.03412875,  1.29555058, 26.76136996, -0.94495516],       [ 1.30716214,  9.07328567,  2.86819902, 13.1269701 , -0.9119018 ],       [ 1.32839171,  8.71893974,  2.88097321, 12.65358345, -0.88986623],       ...,       [-0.14942206, -0.70666211, -2.68990622, -0.77233818, -0.73561725],       [-1.20618274, -0.70666211, -2.55464809, -0.77984321,  1.6056619 ],       [-0.47965977, -0.70666211, -2.39233833, -0.78668323,  0.60304353]])

data = pd.DataFrame(data,columns=features)

data.head()
L F C M R
0 1.435719 14.034129 1.295551 26.761370 -0.944955
1 1.307162 9.073286 2.868199 13.126970 -0.911902
2 1.328392 8.718940 2.880973 12.653583 -0.889866
3 0.658481 0.781591 1.994730 12.540723 -0.416102
4 0.386035 9.923716 1.344346 13.898848 -0.922920
```python data_db = data.copy() ``` 
data_db.describe().T
count mean std min 25% 50% 75% max
L 62044.0 1.246004e-16 1.000008 -1.325304 -0.888919 -0.248493 0.817703 2.297875
F 62044.0 5.863547e-17 1.000008 -0.706662 -0.635793 -0.352316 0.214637 14.246736
C 62044.0 3.957894e-16 1.000008 -3.171335 -0.590238 -0.054200 0.471308 4.208258
M 62044.0 -1.026121e-16 1.000008 -0.805303 -0.591268 -0.338282 0.199539 26.761370
R 62044.0 4.397660e-17 1.000008 -0.944955 -0.790706 -0.372030 0.481848 3.076536

模型训练与 数据的预测

将客户群体细分为重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般客户、低价值客户五类

K-means聚类算法

  • 目标是把 \(n\) 个观测样本划分成 \(k\) 个群体（cluster），每个群体都有一个中心（mean）。
  • 每个样本仅属于其中一个群体，即与这个样本距离最近的中心的群体。
  • 符号: \(S_{i}\) 是一个群体, \(m_{i}\) 是群体 \(S_{i}\) 里的样本的中心, \(x_{i}\) 是一个样本点。
  • Assignment step (expectation step): 把每个样本分配给距离最近的中心的群体
  • Update step (maximization step): 根据当前的样本及其所属群体，重新计算各群体的中心
num_clusters = 5  # 设置类别为5
km = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=num_clusters, n_jobs=4)  #模型加载
km.fit(data) # 模型训练

/Users/gaozhiyong/Documents/pyenv/pyenv3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/cluster/_kmeans.py:793: FutureWarning: 'n_jobs' was deprecated in version 0.23 and will be removed in 1.0 (renaming of 0.25).
  " removed in 1.0 (renaming of 0.25).", FutureWarning)

KMeans(n_clusters=5, n_jobs=4)

# 查看模型学习出来的5个群体的中心， 以及5哥群体所包含的样本个数
r1 = pd.Series(km.labels_).value_counts()
r2 = pd.DataFrame(km.cluster_centers_)
r = pd.concat([r2,r1],axis=1)
r.columns = list(data.columns) + ['counts']
r
L F C M R counts
0 0.482004 2.478716 0.298630 2.420403 -0.798959 5338
1 1.155203 -0.091881 -0.150515 -0.099938 -0.373781 15858
2 0.110721 -0.189617 2.353276 -0.185116 -0.015167 3684
3 -0.700396 -0.164828 -0.234397 -0.165888 -0.410842 24970
4 -0.315083 -0.574115 -0.162570 -0.537185 1.684579 12194 
# 查看模型对每个样本预测的群体标签
km.labels_

array([0, 0, 0, ..., 3, 4, 4], dtype=int32)

尝试使用RFM模型

data_rfm = data[['R','F','M']]
data_rfm.head()
R F M
0 -0.944955 14.034129 26.761370
1 -0.911902 9.073286 13.126970
2 -0.889866 8.718940 12.653583
3 -0.416102 0.781591 12.540723
4 -0.922920 9.923716 13.898848 
km.fit(data_rfm) # 模型对 只包含rfm数据集训练

/Users/gaozhiyong/Documents/pyenv/pyenv3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/cluster/_kmeans.py:793: FutureWarning: 'n_jobs' was deprecated in version 0.23 and will be removed in 1.0 (renaming of 0.25).
  " removed in 1.0 (renaming of 0.25).", FutureWarning)

KMeans(n_clusters=5, n_jobs=4)

km.labels_

array([3, 3, 3, ..., 2, 1, 2], dtype=int32)

r1 = pd.Series(km.labels_).value_counts()
r2 = pd.DataFrame(km.cluster_centers_)

rr = pd.concat([r2,r1],axis=1)
rr = pd.DataFrame(ss.fit_transform(rr))
rr.columns = list(data_rfm.columns) + ['counts']
rr
R F M counts
0 -0.475915 -0.389200 -0.395668 0.146242
1 1.958565 -0.918959 -0.893438 0.118661
2 -0.129480 -0.846644 -0.841995 1.712033
3 -0.727717 1.772255 1.795436 -1.187639
4 -0.625453 0.382548 0.335664 -0.789296

分析与决策

使用雷达图对模型学习出的5个群体特征进行可视化分析

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle,RegularPolygon
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.projections.polar import PolarAxes
from matplotlib.projections import register_projection
from matplotlib.spines import Spine
from matplotlib.transforms import Affine2D

def radar_factory(num_vars,frame='circle'):
    # 计算得到 evenly-spaced axis angles
    theta = np.linspace(0,2*np.pi, num_vars, endpoint=False)
    
    class RadarAxes(PolarAxes):
        name= 'radar'
        # 使用1条线段连接指定点
        RESOLUTION = 1
        
        def __init__(self,*args,**kwargs):
            super().__init__(*args,**kwargs)
            # 旋转绘图，使第一个轴位于顶部
            self.set_theta_zero_location('N')
            
        def fill(self, *args, closed=True, **kwargs):
            """覆盖填充，以便默认情况下关闭该行"""
            return super().fill(closed=closed, *args, **kwargs)

        def plot(self, *args, **kwargs):
            """覆盖填充，以便默认情况下关闭该行"""
            lines = super().plot(*args, **kwargs)
            for line in lines:
                self._close_line(line)
                
        def _close_line(self, line):
            x, y = line.get_data()
            # FIXME: x[0], y[0] 处的标记加倍
            if x[0] != x[-1]:
                x = np.concatenate((x, [x[0]]))
                y = np.concatenate((y, [y[0]]))
                line.set_data(x, y)

        def set_varlabels(self, labels):
            self.set_thetagrids(np.degrees(theta), labels)

        def _gen_axes_patch(self):
            # 轴必须以（0.5，0.5）为中心并且半径为0.5
            # 在轴坐标中。
            if frame == 'circle':
                return Circle((0.5, 0.5), 0.5)
            elif frame == 'polygon':
                return RegularPolygon((0.5, 0.5), num_vars,
                                      radius=.5, edgecolor="k")
            else:
                raise ValueError("unknown value for 'frame': %s" % frame)
        
        def _gen_axes_spines(self):
            if frame == 'circle':
                return super()._gen_axes_spines()
            elif frame == 'polygon':
                # spine_type 必须是'left'/'right'/'top'/'bottom'/'circle'.
                spine = Spine(axes=self,
                              spine_type='circle',
                              path=Path.unit_regular_polygon(num_vars))
                # unit_regular_polygon 给出以1为中心的半径为1的多边形
                #（0，0），但我们希望以（0.5，
                #   0.5）的坐标轴。
                spine.set_transform(Affine2D().scale(.5).translate(.5, .5)
                                    + self.transAxes)
                return {'polar': spine}
            else:
                raise ValueError("unknown value for 'frame': %s" % frame)
    register_projection(RadarAxes)
    return theta

LCRFM模型作图

N = num_clusters
theta = radar_factory(N, frame='polygon')

data = r.to_numpy()
fig,ax = plt.subplots(figsize=(5,5), nrows = 1, ncols=1, subplot_kw=dict(projection='radar'))

fig.subplots_adjust(wspace=0.25,hspace=0.20,top=0.85,bottom=0.05)

# 去掉最后一列
case_data = data[:,:-1]
# 设置纵坐标不可见
ax.get_yaxis().set_visible(False)

# 图片标题
title = "Radar Chart for Different Means"
ax.set_title(title, weight='bold', size='medium', position=(0.5, 1.1),
             horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
for d in case_data:
    # 画边
    ax.plot(theta, d)
    # 填充颜色
    ax.fill(theta, d, alpha=0.05)
# 设置纵坐标名称
ax.set_varlabels(features)

# 添加图例
labels = ["CustomerCluster_" + str(i) for i in range(1,6)]
legend = ax.legend(labels, loc=(0.9, .75), labelspacing=0.1)

plt.show()

​
png
​

RFM模型作图

theta = radar_factory(3, frame='polygon')

data = rr.to_numpy()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5), nrows=1, ncols=1,
                         subplot_kw=dict(projection='radar'))
fig.subplots_adjust(wspace=0.25, hspace=0.20, top=0.85, bottom=0.05)

# 去掉最后一列
case_data = data[:, :-1]
# 设置纵坐标不可见
ax.get_yaxis().set_visible(False)
# 图片标题
title = "Radar Chart for Different Means"
ax.set_title(title, weight='bold', size='medium', position=(0.5, 1.1),
             horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
for d in case_data:
    # 画边
    ax.plot(theta, d)
    # 填充颜色
    ax.fill(theta, d, alpha=0.05)
# 设置纵坐标名称
ax.set_varlabels(['R','F','M'])

# 添加图例
labels = ["CustomerCluster_" + str(i) for i in range(1,6)]
legend = ax.legend(labels, loc=(0.9, .75), labelspacing=0.1)

plt.show()

DBSCAN模型对LCRFM特征进行计算

from sklearn.cluster import DBSCAN

# Kagging debug
db = DBSCAN(eps=10,min_samples=2).fit(data_db.sample(10000))

DBSCAN_labels = db.labels_

DBSCAN_labels

array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0])

根据LCRFM结果进行分析

应实际业务对聚类结果进行分值离散转化，对应1-5分，其中属性值越大，分数越高：

  1. 重要保持客户

平均折扣率高(C↑)，最近有乘机记录(R↓)，乘机次数高(F↑)或里程高(M↑)：
这类客户机票票价高，不在意机票折扣，经常乘机，是最理想的客户类型。
公司应优先将资源投放到他们身上，维持这类客户的忠诚度。

  1. 重要发展客户

平均折扣率高(C↑)，最近有乘机记录(R↓)，乘机次数低(F↓)或里程低(M↓)：
这类客户机票票价高，不在意机票折扣，最近有乘机记录，但总里程低，具有很大的发展潜力。
公司应加强这类客户的满意度，使他们逐渐成为忠诚客户。

  1. 重要挽留客户

平均折扣率高(C↑)，乘机次数高(F↑)或里程高(M↑)，最近无乘机记录(R↑)：
这类客户总里程高，但较长时间没有乘机，可能处于流失状态。
公司应加强与这类客户的互动，召回用户，延长客户的生命周期。

  1. 一般客户

平均折扣率低(C↓)，最近无乘机记录(R↑)，乘机次数高(F↓)或里程高(M↓)，入会时间短(L↓)：
这类客户机票票价低，经常买折扣机票，最近无乘机记录，可能是趁着折扣而选择购买，对品牌无忠诚度。
公司需要在资源支持的情况下强化对这类客户的联系。

  1. 低价值客户

平均折扣率低（C↓），最近无乘机记录（R↑），乘机次数高（F↓）或里程高（M↓），入会时间短（L↓）：
这类客户与一般客户类似，机票票价低，经常买折扣机票，最近无乘机记录，可能是趁着折扣而选择购买，对品牌无忠诚度。

结果分析

  • 群体1的L属性最大

  • 群体2的L、C属性最小

  • 群体3的C属性上最大

  • 群体4的M、F属性属性最大，R属性最小

  • 群体5的R属性最大，F、M属性最小

  • 其中每项指标的实际业务意义为：

    • L：加入会员的时长。越大代表会员资历越久
    • R：最近一次乘机时间。越大代表越久没乘机
    • F：乘机次数。越大代表乘机次数越多
    • M：飞行总里程。越大代表总里程越多
    • C：平均折扣率。越大代表折扣越弱，0表示0折免费机票，10代表无折机票

重要保持客户：客户群4

重要发展客户：客户群3

重要挽留客户：客户群1

一般客户：客户群2

低价值客户：客户群5

决策

  • 重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户这三类客户其实也对应着客户生命周期中的发展期、稳定器、衰退期三个时期。
  • 从客户生命周期的角度讲，也应重点投入资源召回衰退期的客户。
  • 一般而言，数据分析最终的目的是针对分析结果提出并开展一系列的运营/营销策略，以期帮助企业发展。在本实例中，运营策略有三个方向：
    • 提高活跃度：提高一般客户、低价值客户的活跃度。将其转化为优质客户
    • 提高留存率：与重要挽留客户互动，提高这部分用户的留存率
    • 提高付费率：维系重要保持客户、重要发展客户的忠诚度，保持企业良好收入
    • 每个方向对应不同的策略，如会员升级、积分兑换、交叉销售、发放折扣券等手段
航空公司航空tdth000000算法与数据结构

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