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。
基于航空公司数据的损失预警模型构建
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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。
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输出预测名单并进行结果分析。
项目内容包括详细的注释,覆盖率约80%,适合新手快速入门。所有步骤都解释清楚:是什么(WHAT)、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。
支持持续更新,并提供免费帮助,欢迎提出问题或建议。
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