CN104361502A - 乘客行为数据分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种乘客行为数据分析方法,其步骤如下:收集乘客行为数据,将订票系统和社交网络平台等其他渠道得到的数据进行抽取、整合和清理,并将数据转换成可用于数据分析的格式;采用数据挖掘算法、统计方法以及业务经验知识对乘客的属性进行计算和筛选,提取有用的行为属性和信息属性;实现潜在类别模型对乘客行为的细分,并进行可视化展示每一类别乘客的特点,以及给出精准营销的建议。和以为技术相比,本发明对乘客行为数据的各种数据源进行整合,形成较为完整的分析数据源;通过为不同特点的乘客群提供不同的营销活动,达到精准营销的效果,降低成本,并提高了收益。
Description
技术领域
本发明涉及一种乘客行为数据分析方法。
背景技术
航空旅游业各公司内部每天都会产生很多数据,如订票数据、航班数据、安检数据等,这些数据分别部署在不同的系统上,不仅相当庞而且分散,没有被很好地结合和运用。
当下,航空旅游业的乘客行为分析主要存在如下问题:
1、缺乏对各种数据源进行整合,数据分散(订票系统数据、社交网站数据、机场数据等);
2、缺乏对乘客的特征描述,即如何选择哪些属性来描述乘客,如性别年龄分布、消费情况等;
3、缺乏对乘客行为的细分,对乘客进行细分从而进行不同的营销活动,如定义不同的票价、推广不同的广告和其他更多的个性化服务。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供一种乘客行为数据分析方法,从各个渠道收集的乘客行为相关的数据,运用数据挖掘与统计分析方法细分乘客,从而对乘客提供针对性的服务,并改进营销策略以提高收益。
为了达成本方面之目的,本发明的技术方案如下。
乘客行为数据分析方法,包括以下步骤:
步骤1,收集乘客行为数据,将订票系统和社交网络平台等其他渠道得到的数据进行抽取、整合和清理,并将数据转换成可用于数据分析的格式;
步骤2,采用数据挖掘算法、统计方法以及业务经验知识对乘客的属性进行计算和筛选,提取有用的行为属性和信息属性;
步骤3,实现潜在类别模型对乘客行为的细分,并进行可视化展示每一类别乘客的特点,以及给出精准营销的建议。
本发明的有益效果是:对乘客行为数据的各种数据源进行整合,形成较为完整的分析数据源;乘客细分可用于描述各个乘客群的行为特征,通过为不同特点的乘客群提供不同的营销活动,达到精准营销的效果,降低成本,并提高了收益。
附图说明
图1是本发明实施例乘客行为细分流程图;
图2是本发明实施例乘客细分的结果展示图。
具体实施方式
如图1所示,每一部分的具体过程如下:
1、数据源:PNR数据、乘客的社交网络数据(如微博、微信、人人网、论坛等)、航空订票系统、机场数据等与乘客行为相关的数据;
2、数据预处理(ETL过程):将所有数据源的数据通过提取、转换、加载存储到数据库,并采用Python进行数据预处理,将数据格式转换为符合数据分析工具的数据格式;
3、RFM改进模型计算乘客价值:采用RFM的改进模型来分析和推测乘客消费的状况,判断乘客流失的可能性,计算乘客的价值,从而能够及时地挽留住重要贡献的乘客;其中,R(Recency)表示在观测期间内,乘客最近一次购买的时间;F(Frequency)表示乘客在观测时间内购买的次数;M (Monetary)表示乘客在观测时间内购买的金额;RFM模型在航空领域的应用不同于其他领域,根据航空领域的特点,加入起飞日期、机票费用、成为会员的时间、里程积分等变量属性,并采用逻辑回归来拟合RFM模型的参数,得到乘客的价值属性;
4、乘客的行为特征选取:根据民航业务经验知识和统计方法,选取可用于乘客细分的行为特征属性;其中考虑的变量包括乘客价值、乘客类型(成人、儿童、婴儿)、出行目的(旅游、商务)、舱位等级、离港时刻、提前订座时间差、起飞时间是否为周末、起飞时间是否为早上、航程类型(单程、往返、其他)、性别、年龄、消费情况、学历情况(初中、高中、本科、硕士及以上)、工作情况(学生、白领、公务员、非全职)、家庭情况(有无小孩、小孩是否上学)、行李、出行频率、出行目的地等行为和乘客信息属性;
5、数据挖掘实现乘客细分:潜在类别模型(Latent Class Model);潜在类别模型处理的是类别变量,它是一种用于从多元数据中寻找潜在类,并实现聚类;将航空乘客的行为属性特征放进潜在类别模型,从中将行为相近的乘客聚集在一起,实现乘客细分;采用R语言工具实现算法;
6、乘客细分结果为五类:积极规划型、体验爱好型、自发娱乐探索型、旅游购物爱好型、就近度假探索型;
7、可视化展示统计乘客细分结果如图2:分析和挖掘每一类乘客的特点,动态展示每一乘客群的行为特点,并对不同的乘客群制定不同的营销手段,达到精准营销的效果。
Claims (1)
1.乘客行为数据分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,收集乘客行为数据,将订票系统和社交网络平台等其他渠道得到的数据进行抽取、整合和清理,并将数据转换成可用于数据分析的格式;
步骤2,采用数据挖掘算法、统计方法以及业务经验知识对乘客的属性进行计算和筛选,提取有用的行为属性和信息属性;
步骤3,实现潜在类别模型对乘客行为的细分,并进行可视化展示每一类别乘客的特点,以及给出精准营销的建议。
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