案例概述：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，某航空公司面临着旅客流失、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，对不同客户群体提供个性化的客户服务是必须和有效的。目前该航空公司已积累了大量的会员档案信息和其乘坐航班记录。请根据这些数据实现以下目标：

1、 借助航空公司客户数据，对客户进行分类。

2、 对不同客户类别进行特征分析，比较不同类客户的客户价值。

3、 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。

分析过程：

一、  数据探索

1.     首先通过初步探索数据，发现数据特征。本案例中我们主要对数据进行缺失值及异常值分析。

2.     通过pandas内置describe（）方法初步探索数据发现，原始数据中存在票价为空、票价（SUM_YR_1/SUM_YP_2）小值为0、折扣率(avg_discount)小值为0、总飞行公里数（seg_km_sum）大于0的记录。分析可知：票价为空的对象，可能是客户不存在乘机记录造成的；其他数据可能是客户乘坐0折机票或者积分兑换产生的。

二、  数据预处理

1.     数据清洗：根据数据探索结果可知，原始数据量大，数据中的缺失值、票价小值为0、折扣率小值为0、总飞行公里数大于0的记录占原始数据比例较小，对问题影响不大，因此可以对其进行删除。

              丢弃：①票价为0。

                        ②票价为0及折扣率不为0及飞行公里数大于0。

2.     属性规约：原始数据中属性太多，根据客户价值识别应用广泛的RFM模型（近消费时间间隔、消费频率、消费金额），我们构建适合本案例的L（客户关系长度）、R（消费时间间隔）、F（消费频率）、M（飞行里程）和C（折扣系数平均值）五个指标，然后对案例进行分析。

        针对以上LRFMC五个指标，我们只保留原始数据的6个属性：入会时间（FFP_DATE）、结束时间（LOAD_TIME）、飞行次数（FLIGHT_COUNT）、平均折扣率（AVG_DISCOUNT）、总飞行公里数（SEG_KM_SUM）、一次乘机时间至观察窗口末端时长（LAST_TO_END）。

3.     数据变换：将提取出的属性根据分析需要转换成适当的格式，此案例我们根据原有属性构造需要的指标LRFM，然后对数据进行标准化，从而更好地进行分析。

        需要构造的新指标：

                L= LOAD_TIME – FFP_DATE

                R= LAST_TO_END

                F= FLIGHT_COUNT

                M= SEG_KM_SUM

                C= AVG_DISCOUNT

4.     提取新指标后观察数据，不难看出5个指标数据取值范围差异较大，在建模分析前，为了消除数量级带来的影响，我们需要对数据进行标准化处理。此处选择零均值标准化。

三、  模型构建

客户价值分析模型首先通过KMeans对航空公司客户的5个指标进行聚类分析，将客户分成5类。然后根据各类客户的特征分析各群体客户价值。

1.     重要保持客户：这类客户的平均折扣率（C）高（一般所乘航班的舱位等级较高），近乘坐本公司航班（R）低，乘坐次数（F）或里程（M）较高。他们是航空公司的高价值客户。对航空公司贡献，但是占比却很小。航空公司应该优先将资源放到他们身上，对他们进行差异化管理和一对一营销，提高此类客户的忠诚度和满意度。

2.     重要发展客户：这类客户的平均折扣率（C）较高，近乘坐本公司航班（R）低，乘坐的次数（F）或里程（M）较低。这类客户入户时长（L）短，他们是航空公司的潜在价值客户。虽然这类客户的当前价值并不是很高，但却有很大的发展潜力。

3.     重要挽留客户：这类客户过去所乘航班的平均折扣率（C）、乘坐次数（F）或者里程数（M）较高，但是较长时间已经没有乘坐本公司航班（R）或是乘坐频率较小。这类客户价值变化不确定性高。由于这些客户衰退的原因各不相同，所以掌握客户的消息、维持与客户的互动就很重要。航空公司应该根据这些客户的近消费时间、消费次数的变化等，推测客户消费的变化状况，列出客户名单，重点联系，采取一定的营销手段，延长客户生命周期。

4.      一般与低价值客户：这类客户所乘航班的平均折扣率（C）很低，较长时间没有乘坐本公司航班（R），乘坐次数（F）或里程（M）较低，入会时间短（C）。这类客户是航空公司的一般用户与低价值客户，可能是航空公司打折促销期间，才会乘坐航班。