航空公司会员升级与保级指南

这个基于SQL Server 2000个人版的简体中文应用程序，专注于航空公司航班及票务信息的查询和管理。系统利用数据库技术存储、管理和检索大量机票数据，以满足乘客查询需求和航空公司运营管理。SQL Server 2000作为后台数据库，支持高效的数据存储、查询、备份和恢复，确保数据的完整性和一致性。系统功能包括航班查询、座位预订、票价查询与支付、乘客管理、报表生成、安全与权限控制、数据备份与恢复以及接口集成，提升航空公司服务质量和运营效率。

该数据集包含推特用户对某航空公司的评论数据，可用于进行情感分析，探索公众对该航空公司的情感倾向。

数据包含: 航空公司中文名, 英文名, 所属地区, 三字码, IATA二字码等字段，logo字段目前无值，未整理，另有状态和默认机场等字段，适合直接使用。此外，还有其他机场、港口等SQL数据可获取。

在激烈的市场竞争中，航空公司为争取更多的客源而开展的一个优质服务项目是预订票业务。公司承诺，预先订购机票的乘客如果未能按时前来登机，可以乘坐下一班机或退票，无需附加任何费用。 设飞机容量为C，若公司限制只预订N张机票，那么由于总会有一些订了机票的乘客不按时前来登机，致使飞机因不满员飞行而利润降低，甚至亏本。如果不限制订票数量，则当持票按时前来登机的乘客超过飞机容量时，将会有乘客不能乘坐他们预订的航班，航空公司需要采取不同方法来应对这些乘客。 为了极大化公司的经济利益，需要确定一个最佳的预订票数量。假设已知飞行费用、机票价格、飞机容量、每位被挤掉者的赔偿金等数据，以及由统计资料估计的每位乘客不按时前来登机的概率，建立一个数学模型，综合考虑公司经济利益（飞行费用、赔偿金与机票收入等），确定最佳的预订票数量。 1）对飞机容量、费用、迟到概率等参数给出具体数据，按模型计算，对结果进行分析。 2）对模型进行改进，如增设某类旅客（如学生、旅游者）的减价票，迟到则机票作废。提示：按时到达机场乘坐某航班的乘客数是一个随机变量，因此利润也是随机变量，需要给出利润的数学模型。

SASchampion2017介绍了基于航空公司数据的损失预警模型，包括损失概率模型和客户画像。以58,954条经过数据预处理的航空客户数据为例，利用分类和聚类技术进行客户损失预测和价值细分。先进行了客户损失预测，使用了决策树、随机森林和梯度提升树进行训练和评估，并比较了它们的分类性能。结果显示，基于Boosting算法的分类器表现更佳，错误率更低。对变量的使用分析表明，最后一次飞行至观察窗口结束时间、第二年总机票价格和最大飞行间隔对预测客户流失具有重要贡献。随后，采用k-medoids聚类对非损失和损失客户进行了分组。

《R语言应用于航空公司客户价值评估的商务数据分析实战教学》是针对大数据技术相关专业的一门课程，通过实际案例，让学生深入理解并应用R语言进行商务数据分析。课程总学时为80学时，分为理论与实验两部分，总计5学分。本章专注于航空公司客户价值分析，涵盖客户价值分析方法、RFM模型、K-Means聚类算法以及LRFMC模型的应用。教学内容围绕数据预处理、关键特征构建、数据标准化及K-Means算法应用展开，以培养学生在航空公司数据分析领域的能力。

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