项目P08：航空公司客户价值分析¶
⚠️ 项目状态: 规划中（未实现）
📋 项目概述¶
本项目将分析航空公司的客户数据，使用 K-means 聚类算法对客户进行价值分层，帮助航空公司制定差异化的会员服务策略。
项目目标¶
- 客户价值评估：基于飞行里程、消费金额、飞行频次等维度评估客户价值
- 客户聚类：使用 K-means 将客户划分为 4-6 个细分群体
- 群体画像：为每个客户群体生成特征画像
- 精准营销：为不同价值群体设计针对性的营销策略
业务价值¶
- 识别高价值客户，提供定制化服务
- 发现潜力客户，实施会员升级计划
- 优化资源分配，提高营销 ROI
📊 数据集说明（规划）¶
- 客户数量：约 50,000 名会员
- 核心特征：会员等级、飞行次数、累计里程、平均票价、最近飞行时间、舱位偏好
- 时间范围：最近 24 个月
🎯 学习要点¶
- 聚类算法：K-means 原理与实践
- 肘部法则：确定最优聚类数
- 特征工程：特征标准化、PCA 降维
- 可视化：2D/3D 聚类结果可视化
💡 技术亮点¶
- 多维特征标准化
- 聚类效果评估（轮廓系数、Davies-Bouldin 指数）
- 客户群体命名策略
📚 相关项目¶
- P04：通讯客户响应 - RFM 客户分层
- M04：机器学习进阶 - 聚类算法详解
- 阶段3概述
项目状态: 预计在 v1.0.0 版本实现 | 查看开发计划