数据挖掘实战2-航空公司客户价值分析

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本次学习我们仍然遵循“什么是数据挖掘”文章中的研究方法对航空公司消费客户进行聚类。本章学习重点是如何标准化处理数据，使用k-means聚类，明白聚类和分类的区别。

问题背景：假设你是航空公司的，如何针对不同的顾客进行活动的推销，维持经常飞行的顾客，吸引新的顾客。这就需要我们对顾客进行聚类，那么什么是聚类，为什么不叫分类。因为分类是有监督的学习，聚类是无监督的学习。我们可以对比实战1，可以发现在实战1中我们的数据里明确是有分类的结果供模型去学习的（两个分类结果，一个是偷电用户，一个是非偷电用户），但是本章学习中我们并不清楚我们都有哪几类用户，要把数据分为哪几类。所以一个是分类，一个是聚类。

一、挖掘目标

1、借助航空公司客户数据，对客户进行聚类
2、对不同的客户类别进行特征分析，比较不同类别的客户价值

二、数据抽取

1、客户个人信息，包括会员卡号、入会时间、性别、年龄等
2、客户乘机记录，包括，飞行次数、飞行时间、乘机间隔、平均折扣等
如图是实际采集的数据：

属性值意义参考表：

三、数据探索：统计分析

1、对数据进行缺失值分析与异常值分析
2、查找每列属性的空值个数、最大值、最小值.
使用python进行数据的统计，源码如下：

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#-*- coding:utf-8 -*-
#对数据进行基本的探索
#返回缺失值个数以及最大最小值

import pandas as pd

datafile='../data/air_data.csv' #航空原始数据，第一行为属性标签
result_file='../tmp/explore.xls'#数据探索结果表

#读取原始数据，指定UTF-8编码（需要用文本编辑器将数据转换为UTF-8编码）
data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8')
#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
explore=data.describe(percentiles= [],include='all').T
#describe()函数自动计算非空值数，需要手动计算空值数
explore['null']=len(data)-explore['count']

explore=explore[['null','max','min']]
explore.columns = [u'空值表',u'最大值',u'最小值']#表头重命名
'''这里只选取部分探索结果。
dscribe()函数自动计算的字段有count(非空值表),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)'''
explore.to_excel(result_file)#导出结果

统计结果如下:

四、数据预处理

1、数据清洗

1、丢弃票价为空的记录
2、丢弃票价为0，但平均折扣率不为0，总飞行公里数大于0的记录。（脏数据）
python进行如上数据清洗:

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#-*- coding:utf-8 -*-
#数据清洗，过滤掉不符合规则的数据

import pandas as pd
datafile='../data/air_data.csv'#航空原始数据，第一行为属性标签
cleanedfile='../tmp/data_cleanedxls'#数据清洗后保存的文件

#读取原始数据,指定UTF-8编码（需要用文本编辑器将数据转换为UTF-8编码）
data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8')
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数为0的记录
#若票价为0，则折扣和飞行数也应为0，这样的记录也保留
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
data=data[index1|index2] #该规则是或

data.to_excel(cleanedfile)#导出结果

2、数据规约

原始数据属性太多，我们使用LRFMC模型，选择6个与LRFMC模型相关属性指标，以供接下来构造LRFMC模型。如下图所示：

3、数据变换

  • 1、构建LRFMC这五个指标如下公式（都在观测窗口(某个约定的时间段)内进行计算）:
    （1）会员入会时间：L=LOAD_TIME-FPP_DATE
    （2）最后一次乘车时间到结束的月数：R=LAST_TO_END
    （3）飞行次数：F=FLIGHT_COUNT
    （4）总飞行公里数：M=SEG_KM_SUM
    （5）平均折扣率C=AVG_DISCOUNT
  • 2、由数据探索时候，统计可知，这5个指标实际上取值范围相差较大。我们一般为了消除数量级数据带来的影响，需要对数据进行标准化处理(详情请点击这里)。
    python实现数据标准化：
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    #-*- coding:utf-8 -*-
    #标准差标准化

    import pandas as pd

    datafile='../data/zscoredata.xls'#需要进行标准化的数据文件
    zscoredfile='../tmp/zscoreddata.xls'#标准差化后的数据存储路径文件

    #标准化处理
    data=pd.read_excel(datafile)
    #简洁的语句实现了标准化变换，
    #类似地可以实现任何想要的变换
    data=(data-data.mean(axis=0))/(data.std(axis=0))

    data.columns=['Z'+i for i in data.columns] #表头重命名

    data.to_excel(zscoredfile,index=False)#数据写入

由上面两步，一个属性规约，一个数据标准化后，得到的数据如下图所示：

五、模型构建

到此为止，我们已经获取到相对适合处理的干净数据了，本步我们选用k-means聚类算法(详情请点击这里)进行聚类。实际上聚类完成后我们会获取到每一类的中心，这个时候我们可以把它保存下来，可以用来分类未知的增量数据。
我们进行聚类的整体过程如下图，用历史数据进行K-means聚类获得聚类的中心点，然后再用增量数据在中心点上进行分类，这里简单提一下。聚类实际上用的就是距离相近的属于一类。

按照上面的步骤我们对数据进行python聚类：

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 #-*- coding:utf-8 -*-

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('ISO-8859-1')
#K-means聚类算法

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法（欧式距离）

inputfile='../tmp/zscoreddata.xls'#待聚类的数据文件
outputfile='../tmp/kmeans_result.xls'

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数比较好
kmodel.fit(data)#训练模型

#详细输出客户聚类结果
r1=pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目
r2=pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_)#找出聚类中心
r=pd.concat([r2,r1],axis=1) #横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目
r.columns=list(data.columns)+[u'类别数目'] #重命名表头
r.to_excel(outputfile)#保存结果

我们这里设置聚类的数量为5类，然后会得到每一个属性每一类的聚类中心值，如下图：

六、特征分析

为了便于可视化分析，我们使用python将结果绘制成雷达图(接上面的代码)：

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#绘制雷达图
import matplotlib.pyplot as plt #包含画图工具
import numpy as np
#设置ggplot的绘画风格
plt.style.use('ggplot')
plt.rcParams['font.sans-serif']='simkai'#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
#标签
labels=np.array(data.columns)
#数据个数
dataLenth=5
N=len(r2)
angles=np.linspace(0,2*np.pi,N,endpoint=False)
data=pd.concat([r2,r2.ix[:,0]],axis=1)
angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))#使雷达图一圈封闭起来

fig=plt.figure(figsize=(6,6))
ax=fig.add_subplot(111,polar=True)#这里一定要设置为极坐标格式

for i in range(0,5):
    j=i+1
    ax.plot(angles,data.ix[i,:],'o-',linewidth=2,label="Customers{0}".format(j))#画线

ax.set_thetagrids(angles *180/np.pi,labels)#添加每个特征的标签
ax.set_title("Customers Analysis",va='bottom',fontproperties="SimHei")#添加标题
ax.set_rlim(-1,2.5)#设置雷达图范围
ax.grid(True)#添加网格
plt.legend()
plt.show()

雷达图如下：

根据特征描述表，定义5种客户：
1、重要保持客户：
平均折扣率(C)较高，最近乘坐航班时间(R)低，乘坐次数(M)或者里程(M)较高
2、重要发展客户：
平均折扣率(C)较高，最近乘坐航班时间(R)低，但入会时间(L)短，乘坐次数(F)或乘坐里程(M较低)
3、重要挽留客户：
过去平均折扣率(C)较高，乘坐次数(F)或里程(M)较高，但长时间没有乘坐(R)
4、一般与低价值客户
平均折扣率(C)较低，较长时间没有乘坐本航班(R)，乘坐次数h(F)或里程(M)较低，入会时间短(L)

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