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需求分析

理解并掌握聚类分析方法，掌握数据的标准化，掌握寻找最佳聚类数，掌握聚类的绘图，掌握聚类分析的应用场景。

系统实现

实验流程分析

• 借助航空公司数据，对客户进行分类
• 对不同类别的客户进行特征分析，比较不同类别客户的价值
• 对不同价值的客户类别进行个性化服务，制定相应的营销策略

数据准备

• 加载本次实验所需要用到的包

打开spyder，输入以下代码

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans,AgglomerativeClustering
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  #中文正常显示
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False   #让负号正常显示

• 读取数据，查看数据和整理数据信息

  https:staticfile.eduplus.netldataSetsystemLiblc3b5c0f37fe24797808613bc713d5585.rar。压缩包中的数据为csv数据，解压并将该数据移动到c：/数据分析/data目录中

读取并查看数据

 

取出SUM_YR_1和SUM_YR_2不为空的样本
 

去除掉第一年、第二年票价均为0，同时平均折扣系数大于零和飞行里程大于零的数据
 

• 取出LRFMC模型数据，并整理

取出LRFMC模型数据

计算入会天数 

L = pd.to_datetime(new_data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(new_data['FFP_DATE'])
L = np.int64(L.astype(str).str.split().str[0])  # 会员入会天数          
L=pd.DataFrame(L,columns=['Days'])
air_features = pd.concat([L, new_data.iloc[:, 2:]], axis=1)   # 横向拼接
print(air_features.head())

更改列名，描述性统计 

 重置索引

数据标准化

 

寻找最佳聚类个数

• 绘制拐点图，寻找下降最剧烈的点

sse=[]
for i in range(2,10):result=KMeans(i,random_state=100).fit(data_scale)sse.append(result.inertia_)
plt.figure()
plt.plot(range(2,10),sse,marker='o')
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('sse')
plt.show()

k=3/4时最激烈 

• 绘制轮廓系数图，寻找轮廓系数高的点

sil=[]
for i in range(2,8):result=KMeans(i,random_state=100).fit(data_scale)sil.append(silhouette_score(air_features,result.labels_))
plt.figure()
plt.plot(range(2,8),sil,marker='o')
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('sil')
plt.show()

 k=2/3轮廓系数最高，综合k=3

建立聚类模型

• 绘制聚类图，观察聚类情况

kmeans聚类

绘制聚类图

结果分析

• 合并数据，并加入分类

• 聚合各类，对各特征计算平均值

• 加入客户分类并画图

def customer_type(cluser):if cluser==0:return '重要发展客户'elif cluser==1:return '最重要客户'else:return '一般客户'air_features['客户类型']=air_features['cluster'].apply(customer_type)
print(air_features.head())

 绘制图像

customer_count=air_features['客户类型'].value_counts()
plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
plt.bar(customer_count.index,customer_count.values)
#添加文本
for a,b in zip(customer_count.index,customer_count.values):plt.text(a,b,b,ha='center',va='bottom',color='b')
plt.subplot(1,2,2)
plt.pie(customer_count.values,labels=list(customer_count.index),autopct='%.1f%%', textprops={'color':'r'},shadow=True)
plt.legend(loc=1)
plt.show()