数据挖掘实战2:利用KMeans聚类进行航空公司客户价值分析

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作者:无小意   Python爱好者社区专栏作者

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  前文传送门:数据挖掘实战1:利用LM神经网络算法进行电力窃漏电用户自动识别

本文是《Python数据分析与挖掘实战》一书的实战部分,在整理分析后的复现。
本篇文章是本书第七章的实战:航空公司客户价值分析。

1.背景与挖掘目标

1.1背景

  1. 航空公司业务竞争激烈,从产品中心转化为客户中心。

  2. 针对不同类型客户,进行精准营销,实现利润最大化。

  3. 建立客户价值评估模型,进行客户分类,是解决问题的办法

1.2挖掘目标

  1. 借助航空公司客户数据,对客户进行分类。

  2. 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

  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。

详情数据见数据集内容中的air_data.csv和客户信息属性说明

2.分析方法与过程

2.1分析方法

  1. 首先,明确目标是客户价值识别。

  2. 识别客户价值,应用最广泛的模型是三个指标(消费时间间隔(Recency),消费频率(Frequency),消费金额(Monetary))

  3. 以上指标简称RFM模型,作用是识别高价值的客户

    • 消费金额,一般表示一段时间内,消费的总额。但是,因为航空票价收到距离和舱位等级的影响,同样金额对航空公司价值不同。

    • 因此,需要修改指标。选定变量,舱位因素=舱位所对应的折扣系数的平均值=C,距离因素=一定时间内积累的飞行里程=M。

    • 再考虑到,航空公司的会员系统,用户的入会时间长短能在一定程度上影响客户价值,所以增加指标L=入会时间长度=客户关系长度

    • 总共确定了五个指标,消费时间间隔R,客户关系长度L,消费频率F,飞行里程M和折扣系数的平均值C

    • 以上指标,作为航空公司识别客户价值指标,记为LRFMC模型

  4. 如果采用传统的RFM模型,如下图。它是依据,各个属性的平均值进行划分,但是,细分的客户群太多,精准营销的成本太高。
    image.png

  5. 综上,这次案例,采用聚类的办法进行识别客户价值,以LRFMC模型为基础

  6. 本案例,总体流程如下图image.png

2.2挖掘步骤

  1. 从航空公司,选择性抽取与新增数据抽取,形成历史数据和增量数据

  2. 对步骤一的两个数据,进行数据探索性分析和预处理,主要有缺失值与异常值的分析处理,属性规约、清洗和变换

  3. 利用步骤2中的已处理数据作为建模数据,基于旅客价值的LRFMC模型进行客户分群,对各个客户群再进行特征分析,识别有价值客户。

  4. 针对模型结果得到不同价值的客户,采用不同的营销手段,指定定制化的营销服务,或者针对性的优惠与关怀。(重点维护老客户)

2.3数据抽取

  1. 选取,2014-03-31为结束时间,选取宽度为两年的时间段,作为观测窗口,抽取观测窗口内所有客户的详细数据,形成历史数据

  2. 对于后续新增的客户信息,采用目前的时间作为重点,形成新增数据

2.4探索性分析

  1. 本案例的探索分析,主要对数据进行缺失值和异常值分析。
  2. 发现,存在票价为控制,折扣率为0,飞行公里数为0。票价为空值,可能是不存在飞行记录,其他空值可能是,飞机票来自于积分兑换等渠道,

  3. 查找每列属性观测值中空值的个数、最大值、最小值的代码如下。

import pandas as pd
datafile= r'/home/kesci/input/date27730/air_data.csv' #航空原始数据,第一行为属性标签
resultfile = r'/home/kesci/work/test.xls' #数据探索结果表
data = pd.read_csv(datafile, encoding = 'utf-8') #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)
explore = data.describe(percentiles = [], include = 'all').T #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);T是转置,转置后更方便查阅
print(explore)
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 = [u'空值数', u'最大值', u'最小值'] #表头重命名
print('-----------------------------------------------------------------以下是处理后数据')
print(explore)
'''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)'''

-----------------------------------------------------------------以下是处理前数据
                        count unique         top   freq      mean       std  
MEMBER_NO                62988    NaN         NaN    NaN   31494.5   18183.2  
FFP_DATE                 62988   3068  2011/01/13    184       NaN       NaN  
FIRST_FLIGHT_DATE        62988   3406  2013/02/16     96       NaN       NaN  
GENDER                   62985      2           男  48134       NaN       NaN  
FFP_TIER                 62988    NaN         NaN    NaN   4.10216  0.373856  
WORK_CITY                60719   3310          广州   9385       NaN       NaN  
WORK_PROVINCE            59740   1185          广东  17507       NaN       NaN  
WORK_COUNTRY             62962    118          CN  57748       NaN       NaN  
...

-----------------------------------------------------------------以下是处理后数据
                         空值数       最大值   最小值
MEMBER_NO                   0     62988     1
FFP_DATE                    0       NaN   NaN
FIRST_FLIGHT_DATE           0       NaN   NaN
GENDER                      3       NaN   NaN
FFP_TIER                    0         6     4
WORK_CITY                2269       NaN   NaN
WORK_PROVINCE            3248       NaN   NaN
WORK_COUNTRY               26       NaN   NaN
AGE                       420       110     6
LOAD_TIME                   0       NaN   NaN
FLIGHT_COUNT                0       213     2
BP_SUM                      0    505308     0
...

2.5数据预处理

  1. 数据清洗

    • 丢弃票价为空记录

    • 丢弃票价为0、平均折扣率不为0、总飞行公里数大于0的记录

import pandas as pd
datafile= '/home/kesci/input/date27730/air_data.csv' #航空原始数据,第一行为属性标签
cleanedfile = '' #数据清洗后保存的文件
data = pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') #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 = data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()] #票价非空值才保留
#只保留票价非零的,或者平均折扣率与总飞行公里数同时为0的记录。
index1 = data['SUM_YR_1'] != 0
index2 = data['SUM_YR_2'] != 0
index3 = (data['SEG_KM_SUM'] == 0) & (data['avg_discount'] == 0) #该规则是“与”,书上给的代码无法正常运行,修改'*'为'&'
data = data[index1 | index2 | index3] #该规则是“或”
print(data)
# data.to_excel(cleanedfile) #导出结果

————————————————————以下是处理后数据————————
      MEMBER_NO    FFP_DATE FIRST_FLIGHT_DATE GENDER  FFP_TIER  \
0          54993  2006/11/02        2008/12/24      男         6  
1          28065  2007/02/19        2007/08/03      男         6  
2          55106  2007/02/01        2007/08/30      男         6  
3          21189  2008/08/22        2008/08/23      男         5  
4          39546  2009/04/10        2009/04/15      男         6  
5          56972  2008/02/10        2009/09/29      男         6  
6          44924  2006/03/22        2006/03/29      男         6  
7          22631  2010/04/09        2010/04/09      女         6  
8          32197  2011/06/07        2011/07/01      男         5  
9          31645  2010/07/05        2010/07/05      女         6  

属性规约

  1. 原始数据中属性太多,根据航空公司客户价值LRFMC模型,选择与模型相关的六个属性。

  2. 删除其他无用属性,如会员卡号等等

def reduction_data(data):
   data = data[['LOAD_TIME', 'FFP_DATE', 'LAST_TO_END', 'FLIGHT_COUNT', 'SEG_KM_SUM', 'avg_discount']]
   # data['L']=pd.datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.datetime(data['FFP_DATE'])
   # data['L']=int(((parse(data['LOAD_TIME'])-parse(data['FFP_ADTE'])).days)/30)
   d_ffp = pd.to_datetime(data['FFP_DATE'])
   d_load = pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])
   res = d_load - d_ffp
   data2=data.copy()
   data2['L'] = res.map(lambda x: x / np.timedelta64(30 * 24 * 60, 'm'))
   data2['R'] = data['LAST_TO_END']
   data2['F'] = data['FLIGHT_COUNT']
   data2['M'] = data['SEG_KM_SUM']
   data2['C'] = data['avg_discount']
   data3 = data2[['L', 'R', 'F', 'M', 'C']]
   return data3
data3=reduction_data(data)
print(data3)


————————————以下是以上代码处理后数据————————————
               L    R    F       M         C
0       90.200000    1  210  580717  0.961639
1       86.566667    7  140  293678  1.252314
2       87.166667   11  135  283712  1.254676
3       68.233333   97   23  281336  1.090870
4       60.533333    5  152  309928  0.970658
5       74.700000   79   92  294585  0.967692
6       97.700000    1  101  287042  0.965347
7       48.400000    3   73  287230  0.962070
8       34.266667    6   56  321489  0.828478

数据变换

  1. 意思是,将原始数据转换成“适当”的格式,用来适应算法和分析等等的需要。

  2. 本案例,主要采用数据变换的方式为属性构造和数据标准化 3.需要构造LRFMC的五个指标

    • L=LOAD_TIME-FFP_DATE(会员入会时间距观测窗口结束的月数=观测窗口的结束时间-入会时间(单位:月))

    • R=LAST_TO_END(客户最近一次乘坐公司距观测窗口结束的月数=最后一次。。。)

    • F=FLIGHT_COUNT(观测窗口内的飞行次数)

    • M=SEG_KM_SUM(观测窗口的总飞行里程)

    • C=AVG_DISCOUNT(平均折扣率)

def zscore_data(data):
   data = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)
   data.columns = ['Z' + i for i in data.columns]
   return data
data4 = zscore_data(data3)
data4


————————————以下是以上代码处理后数据————————————
        ZL           ZR         ZF           ZM         ZC
0     1.435707    -0.944948   14.034016   26.761154   1.295540
1     1.307152    -0.911894   9.073213    13.126864   2.868176
2     1.328381    -0.889859   8.718869    12.653481   2.880950
3     0.658476    -0.416098   0.781585    12.540622   1.994714
4     0.386032    -0.922912   9.923636    13.898736   1.344335
5     0.887281    -0.515257   5.671519    13.169947   1.328291

1.客户聚类

利用K-Means聚类算法对客户数据进行客户分群,聚成五类(根据业务理解和需要,分析与讨论后,确定客户类别数量)
代码如下

inputfile = r'/home/kesci/input/date27730/zscoreddata.xls' #待聚类的数据文件
k = 5                       #需要进行的聚类类别数
#读取数据并进行聚类分析
data = pd.read_excel(inputfile) #读取数据
#调用k-means算法,进行聚类分析
kmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4) #n_jobs是并行数,一般等于CPU数较好
kmodel.fit(data) #训练模型
r1 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()
r2 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_)
r = pd.concat([r2, r1], axis=1)
r.columns = list(data.columns) + ['类别数目']
# print(r)
# r.to_excel(classoutfile,index=False)
r = pd.concat([data, pd.Series(kmodel.labels_, index=data.index)], axis=1)
r.columns = list(data.columns) + ['聚类类别']
print(kmodel.cluster_centers_)
print(kmodel.labels_)
r


[[-0.70078704 -0.41513666 -0.1607619  -0.16049688 -0.25665898]
[-0.31411607  1.68662534 -0.57386257 -0.53661609 -0.17243195]
[ 0.48347647 -0.79941777  2.48236495  2.42356419  0.30943042]
[ 1.16033496 -0.37744106 -0.0870043  -0.09499704 -0.15836889]
[ 0.05165705 -0.00258448 -0.23089344 -0.23513858  2.17775056]]
[3 3 3 ... 3 3 3]
        ZL          ZR         ZF           ZM           ZC    聚类类别
0     1.689882    0.140299    -0.635788   0.068794    -0.337186   3
1     1.689882    -0.322442   0.852453    0.843848    -0.553613   3
2     1.681743    -0.487707   -0.210576   0.158569    -1.094680   3
3     1.534185    -0.785184   0.002030    0.273091    -1.148787   3
4     0.890167    -0.426559   -0.635788   -0.685170   1.231909    4
5     -0.232618   -0.690983   -0.635788   -0.603898   -0.391293   0
6     -0.496949   1.996225    -0.706656   -0.661752   -1.311107   1

就剩下最后一步,画图:

def density_plot(data):
   plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
   plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
   p=data.plot(kind='kde',linewidth=2,subplots=True,sharex=False)
   [p[i].set_ylabel('密度') for i in range(5)]
   [p[i].set_title('客户群%d' %i) for i in range(5)]
   plt.legend()
   plt.show()
   return plt
density_plot(data4)

image.png

clu = kmodel.cluster_centers_  
x = [1,2,3,4,5]  
colors = ['red','green','yellow','blue','black']  
for i in range(5):  
  plt.plot(x,clu[i],label='clustre '+str(i),linewidth
=6-i,color=colors[i],marker='o')  
plt.xlabel('L  R  F  M  C')  
plt.ylabel('values')  
plt.show()  

客户群1:red,客户群2:green,客户群3:yellow,客户群4:blue,客户群5:black

image.png

客户关系长度L,消费时间间隔R,消费频率F,飞行里程M,折扣系数的平均值C。
横坐标上,总共有五个节点,按顺序对应LRFMC。
对应节点上的客户群的属性值,代表该客户群的该属性的程度。

2.客户价值分析

我们重点关注的是L,F,M,从图中可以看到:
1、客户群4[blue] 的F,M很高,L也不低,可以看做是重要保持的客户;
2、客户群3[yellow] 重要发展客户
3、客户群1[red] 重要挽留客户,原因:入会时间长,但是F,M较低
4、客户群2[green] 一般客户
5、客户群5[black] 低价值客户

  • 重要保持客户:R(最近乘坐航班)低,F(乘坐次数)、C(平均折扣率高,舱位较高)、M(里程数)高。最优先的目标,进行差异化管理,提高满意度。

  • 重要发展客户:R低,C高,F或M较低,潜在价值客户。虽然说,当前价值不高,但是却有很大的发展潜力,促使这类客户在本公司消费和合作伙伴处消费。

  • 重要挽留客户:C、F、M较高,但是较长时间没有乘坐(R)小。增加与这类客户的互动,了解情况,采取一定手段,延长客户生命周期。

  • 一般与低价值客户:C、F、M、L低,R高。他们可能是在公司打折促销时才会乘坐本公司航班。

  • image.png

3.模型应用

  1. 会员的升级与保级(积分兑换原理相同)
    会员可以分为,钻石,白金,金卡,银卡…
    部分客户会因为不了解自身积分情况,错失升级机会,客户和航空公司都会有损失
    在会员接近升级前,对高价值客户进行促销活动,刺激他们消费达到标准,双方获利

  2. 交叉销售
    通过发行联名卡与非航空公司各做,使得企业在其他企业消费过程中获得本公司的积分,增强与本公司联系,提高忠诚度。

  3. 管理模式
    企业要获得长期的丰厚利润,必须需要大量稳定的、高质量的客户。
    维持老客户的成本远远低于新客户,保持优质客户是十分重要的。
    精准营销中,也有成本因素,所以按照客户价值排名,进行优先的,特别的营销策略,是维持客户的关键。

4.小结

本文,结合航空公司客户价值案例的分析,重点介绍了数据挖掘算法中K-Means聚类算法的应用。 针对,传统RFM模型的不足,结合案例进行改造,设定了五个指标的LRFMC模型。最后通过聚类的结果,选出客户价值排行,并且制定相应策略



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