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    　　  企业在面向客户制定运营策略与营销策略时，希望针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营。通过客户分类，对客户群体进行细分，区分出低价值客户与高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，从而实现效益（利润）最大化。本文将使用航空公司客户数据，结合模型，采用聚类算法，对客户进行分群，比较不同类别客户的价值，从而指定相应的营销策略。定义挖掘目标如下：

    　　借助航空公司数据对客户进行分类对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类别客户的价值针对不同价值的客户制定相应的营销策略，为其提供个性化服务

    　　本文数据挖掘主要包括以下步骤：

    　　抽取航空公司2012年4月1日至 wps 的官网的下载的地方2014年3月31日的数据对抽取的数据进行数据探索分析，数据预处理，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，提供定制化服务

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    　　  航空公司数据属性说明如下：

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    　　1.数据质量分析电脑版的WPS office的下载的网站在哪里

    　　1.1 缺失值分析

    　　  缺失值可视化,图中的白线即为缺失值

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    　　  利用柱状图进行缺失值可视化，柱状图的高度代表非缺失比例

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    　　  定量展示每一列缺失值个数并排序

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    　　  展示每一列的缺失值个数与缺失率以及缺失值的属性

    　　![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/202104052120

    　　1.2 异常值分析

    　　  用箱型图来识别异常值，箱型图识别异常值是以四分位数与四分位距为基础，同时结合业务逻辑，因为异常值并不代表是错误值，需要结合业务来考虑异常值在不在合理的范围内。

    　　在这里插入图片描述

    　　以AGE为例，很明显看出该特征有异常值，而且这个异常值对于业务来说属于噪声，应当进行删除异常值或者将异常值取为空，然后在进行补充

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    　　  对每个图进行分析，分析结果如下，这个是自身对业务的认知水平基础上的分析
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    　　FFP_TIER:会员卡级别中数据要么6要么5没有异常值

    　　AGE:年龄中可以看到有些大于100岁，要对这些数据进行处理

    　　FLIGHT_COUNT:观测窗口内的飞行次数没有小于0的值，其他不在箱子中的异常值是有价值

    　　BP_SUM:总基本积分没有小于0的值，其他不在箱子里面的值是有价值

    　　EP_SUM =EP_SUM_YR_1 &#4WPS office官网最新的下载的方法的方法3;EP_SUM_YR_2 :总精英积分有1个值远高于其他值，这个我认为是有价值的异常值

    　　SUM_YR = SUM_YR_1 + SUM_YR_2:观测窗口的票价收入，没有低于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　SEG_KM_SUM :观测窗口的飞行里程数，没有小于0的值，有特别高,我认为是有价值的异常值

    　　WEIGHTED_SEG_KM : 含义未知，跟里程数有关

    　　AVG_FLIGHT_COUNT : 平均里程数 没有小于0的值，有特别高,我认为是有价值的异常值

    　　AVG_BP_SUM:平均基本积分，没有小于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　BEGIN_TO_FIRST:我猜测是第一次乘机时间至观测窗口结束时长，没有小于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　LAST_TO_END:最后一次乘机时间至观测窗口结束时长，我猜测是时间间隔类数据，没有小于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　AVG_INTERVAL : 平均乘机时间间隔，即(LAST_TO_END – BEGIN_TO_FIRST) / FLIGHT_COUNT，没有负值

    　　MAX_INTERVAL : 最大乘机时间间隔，没有负值

    　　EXCHANGE_COUNT : 积分兑换次数，没有负值

    　　ADD_POINT_SUM : 具体含义未知，累积积分的一种，看着没有负值，之后统计分析的时候再看一下，这个值与ADD_POINT_SUM_YR_1和ADD_POINT_SUM_YR_2有关

    　　Eli_Add_Point_Sum:具体含义未知，累积积分的一种，看着没有负值，之后统计分析的时候再看一下，

    　　Ponits_Sum : 总累积积分，看着没有小于0的，有特别高的，我认为是有价值的异常值

    　　Ponit_NotFlight:非乘机的积分变动次数，看着没有小于0的

    　　总结：AGE有异常值

    　　1.3 重复数据分析

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    　　2.数据特征分析

    　　2.1 描述性统计分析

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    　　  从表中可以看出，有3个连续型数据列有缺失值，年龄最大值为110岁，年龄中存在异常值。在三个含缺失值列中有两个是票价(SUM_YR = SUM_YR_1 + SUM_YR_2)，票价为空值的数据可能是客户不存在乘机记录造成的。票价列还存在票价为0，折扣率为0，但总飞行里程数大于0的记录。这种数据业务上可以这么理解：客户乘坐了0折机票或者机票是通过非购买的其他途径获得。

    　　2.2 分布分析

    　　  从三个角度寻找客户信息的分布规律

    　　2.2.1 客户基本信息分布分析

    　　  针对客户基本信息中的入会时间、性别、会员卡级别和年龄字段进行分析

    　　入会时间—各年份入会人数变化图

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    　　可以发现入会人数大致是随着年份的增加而增加，在2012年达到顶峰。2009年与2013年与趋势不符，有可能是采样的问题，有可能是其他类似政策的问题

    　　性别—入会性别比例图

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    　　会员卡级别—会员卡级别统计图

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    　　可以看出绝大多数会员为4级会员，仅有少数5级或者6级会员

    　　年龄

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    　　可以看出绝大多数年龄位于30~50岁之间，还存在一个年龄大于100岁的异常数据

    　　2.2.2 客户乘机信息分析

    　　  针对客户乘机信息中的观测窗口内的飞行次数，观测窗口内的总飞行公里数，观测窗口内的票价收入，平均乘机时间间隔来分析

    　　观测窗口内的飞行次数与观测窗口内的总飞行公里数

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    　　  对观测窗口内的飞行次数与观测窗口内的总飞行公里数进行绘图

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    　　通过图像可以很清晰的发现：客户的飞行次数与总飞行里程数明显分为两个群体，大部分客户集中在箱型图中的箱体中，少数客户位于箱体上方，这部分客户很可能就是高价值客户

    　　观测窗口内的票价收入

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    　　通过直方图可以发现：绝大多数的会员票价收入小于3000，客户明显被分为两个群体，箱型体上方的客户很可能是高价值客户官网wps的下载地址怎么找

    　　平均乘机时间间隔统计

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    　　最后一次乘机时间至观测窗口时长

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    　　最后一次乘机时间至观测窗口时长越短，表示客户对航空公司越满意。时间间隔越短同时也表示该客户可能是高价值客户。并且还可以从这个属性中看到公司的发展问题，如果时间间隔短的客户越来越少，说明该公司的运营出现了问题，需要及时调整营销策略。官网wps 的最新下载入口怎么找

    　　2.2.3 客户积分信息分布分析

    　　  针对客户积分信息中的积分兑换次数、总累计积分进行分析

    　　积分兑换次数

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    　　通过图形可以看出：绝大多数兑换次数位于0~10次之间，这表明大部分客户很少进行积分兑换

    　　2. 总累计积分

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    　　通过箱型图可以看出：绝大多数的累积积分比较小，箱型体外的积分明显高于箱型体内的积分

    　　2.3 相关性分析

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    　　  分析入会时间、会员卡级别、会员年龄、飞行次数、飞行里程数、观测窗口内的票价收入，平均乘机时间间隔，最近一次乘机至结束时长、积分兑换次数、总累计积分属性的相关性

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    　　通过热力图可以看出：部分属性之间存在强相关性，比如总飞行公里数与票价收入，总累计积分，飞行次数。

    　　  针对航空客户数据从数据清洗、属性归纳与数据变换入手进行数据预处理

    　　1.数据清洗

    　　1.1 异常值处理

    　　  根据数据预处理我们知道了，原始数据中存在票价为空值的记录，同时存在票价最小值为0，折扣率最小值为0，总飞行公里数大于0的记录，同时年龄中存在一个大于100的记录。由于这类数据在原始数据中占比不大，这里采用丢弃处理。

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    　　1.2 缺失值处理

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    　　发现有4个类别型数据：WORK_CITY，WORK_PROVINCE ，WORK_COUNTRY ，GENDER中缺失值

    　　1个连续型数据：AGE有缺失值

    　　由前面的相关性图可以看出，年龄与其他属性的相关性低，因此这里可以采用均值填充

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    　　2.属性归约

    　　  RFM模型中，消费金额(M)表示一段时间内客户购买该企业产品金额的总和。由于航空公司票价受运输距离、舱位等级等影响因素，即并不是金额越高的客户并不一定比金额低的客户价值高（长途经济舱与短途商务舱的对比）。基于航空公司业务，这个特征用一定时间内累计的飞行里程M 与客户在一定时间内乘坐舱位对应的平均折扣率C来代替。同时考虑到会员的入会时间在一定程度上能够影响客户的价值，所以在模型中增加客户关系长度L，作为区分客户的一种特征。本模型将以下5个特征作为识别客户价值的特征，即为LRFMC模型。

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    　　根据LRFMC模型，选择与LRFMC指标相关的6个属性:，删除与其不相关、弱相关或冗余属性。

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    　　3.数值变换

    　　  构造入会时长指标，并对数据进行标准化

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    　　1.客户聚类分群

    　　  采用算法对客户进行聚类，基于业务逻辑，聚类为5群

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    　　2.客户价值分析

    　　  针对聚类结果进行特征分析，绘制客户分群雷达图

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    　　由雷达图中可知：客群1在C处最大，在F,M处的值较小，说明客群1是偏好坐高级舱的客户群（一般航班舱位等级越高，折扣系数越大）。客群2在L,R，F,M,C处都小，说明客群2是新入会员较多客户群。客群3在L处最大，在R处值较小，其他特征适中，说明客群3属于入会时间长，飞行频率高的高价值客户。客群4在F，M处最大，且在R处最小，说明客户群体4频繁乘机并且最近也有乘机记录。客群5在R处最大，在其他特征处都较小，属于入会时间短的低价值客户群。

    　　  总结每个客户群的优势与弱势特征

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    　　  根据以上特征分析，说明不同用户类别的表现特征不同。基于特征描述，我们将客户分为5个等级：重要保持客户，重要发展客户，重要挽留客户，一般客户与低价值客户

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    　　参考于《python数据分析与挖掘实战》

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    wps office 官方的下载网站是什么　　运行比特币“挖矿”机组消耗电量巨大。如果扣除缴纳电费的开支，所挖到的比特币价值较少，就无法获利……在四川省攀枝花，男子郭某动了偷电挖比特币的心思，“挖矿”一年偷电13万度，最终被警方刑拘。电脑版的WPS office的下载的网站在哪里

    WPS office的电脑版的下载地方的方法　　嫌疑人指认现场 本文图均为 红星新闻 图

    　　据攀枝花公安局东区分局民警介绍，今年11月，攀枝花市东区攀枝花铁矿电检负责人发现近月来用电量飙升。根据多年的从业经验，该负责人感到事情不妙，便对用电的各个房屋进行检测。11月6日发现攀枝花银江镇双龙潭村3组一间房屋在偷电，于是立马向攀枝花市公安局东区分局银江派出所报警。

    　　民警经过调查，得知该房屋系郭某向当地村民李某租来的。原来，郭某由于运行比特币“挖矿”机组消耗电量巨大，如果扣除缴纳wps的电脑版下载地方是多少电费的开支，所挖到的比特币价值较少，就无法获利。2018年11月左右，郭某听说攀枝花市东区银江镇双龙滩村村民生活用电是由攀枝花铁矿公司免费提供的，遂起了到双龙滩村偷电挖比特币获利的心思官方wps office 的下载网址是多少。

    　　之后，郭某通过朋友介绍认识了双龙滩村村民李某，并租用了李某位于双龙滩村3组芒果地旁的一间空房，将22套比特币“挖矿”机组放置在该空房中，私搭wps的的官网的下载的地方电线盗WPS office的官网最新的下载的方法用攀枝花铁矿的电用以运转该机组挖比特币获利。

    　　在近一年的时间里，房主李某在明知郭某偷电的情况下，不但隐瞒郭某偷电，还以此为借口多次上涨郭某的租金，纵容郭某继续在此偷电。官网WPS office最新的下载的网站

    　　郭某至今总共偷电量高达13万度，造成攀枝花铁矿经济损失14万余元。目前，郭某与李某因盗窃被刑事拘留，案件还在进一步办理中。
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    　　嫌疑人指认现场

    　　比特币挖矿机是用于赚取比特币的电脑，多采用罗列大量显卡的方式工作，需要消耗大量电能。一台机器每天24小时要耗电20多度，用电成本较高。

    　　据了解，2018年下半年以来，随着比特币币价下滑和“挖矿”难度随比特币数量减少而增大，“挖矿”利润日渐微薄，不少“矿工”铤而走险，窃电“挖矿”，国内曾出现多起因比特币“挖矿”窃电的案件官方wps office 的下载网站是多少。

    　　（原题为：《男子租房养22台比特币“挖矿机” 一年偷电13万度》）