1.需求：
1.1 数据采集
一、 数据源 1 1（交通运输）
航空出行由于它的快捷便利，已经被越来越多的人喜欢，某航空公司通过
多年运营，积累了大量会员档案和乘坐航班信息，为对客户进行分群，明确价
值客户群体，将有限的营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化。为
此，该航空公司聘请“H3CU”大数据分析公司完成此项目。
由于会员信息属于公司机密数据，该航空公司将数据脱敏后以 csv 文件传
送给“H3CU”公司进行数据处理与分析，为安全考虑“H3CU”公司需将数据
先存入数据库中备份，再进一步数据清洗与分析。请参考一下相关专业说明完
成任务。
1、 航空公司积累了大量会员档案信息和乘坐航班信息，其中包含了会员卡号、
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入会时间、性别、年龄、会员卡级别、在观测窗口内的飞行公里数、飞行时
间、飞行次数等 44 个特征属性，数据存放在 csv 格式文件中。
2、 识别客户价值应用最广泛的模型是 RFM 模型。其中，R（Recency）指的是
最近一次消费时间与截止时间的时间间隔，通常 R 值越小，客户对商品或服
务最可能感兴趣。F（Frequency）指顾客某段时间的消费次数，次数越高，
顾客价值越大。M（Monetary）指顾客在某段时间内的消费金额。
3、 由于在本任务中，同样消费金额的不同客户，对航空公司的价值是不同，比
如，一位购买长航线、低等级舱位的旅客与一位购买短航线、高等级舱位的
旅客相比，可能票价是一样，但后者对航空公司的价值可能更高。所以，用
累计行程 M 和乘坐舱位对应的折扣系数 C 代替消费金额。
4、 航空公司会员入会时间也一定程度影响客户价值，因此增加客户关系长度 L
做为另一特征。构建出包含 6 个特征的模型，分别和原始数据中的 FFP_DATE
（入会时间）、LOAD_TIME（观测窗口结束时间）、FLIGHT_COUNT（观测
窗口内的飞行次数）、AVG_DISCOUNT（平均折扣系数）、SEG_KM_SUM（观
测窗口的总飞行千米数）、LAST_TO_END（最后一次乘机时间至观测窗口结
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束时长）。
本次任务包括以下内容：
1、 使用 Java 或 Python 语言编写程序，将给定 csv 格式的数据文件写入
Mysql 数据库中，并将代码与运行结果截图保存。
1） 导入模块
2） 连接数据库
3） 创建表，表名称
4） 将数据写入数据库
5） 关闭数据库
2、 使用数据传输工具，将 Mysql 数据库中的航空数据导入大数据平台中进行
数据清洗，并将命令与运行结果截图并保存。
1.2 数据清洗与分析
本阶段的任务是：将客户基本信息、乘机信息、积分信息等用户信息进行
清洗和整理，并完成数据计算、分析和数据可视化。
分析统计航空公司的样例数据，使用 Java 或 Python 语言进行目标数据读
取、数据探索、数据预处理、数据特征构造等，并按题目要求输出到指定文件
中。
1、 数据处理，提取文件中每列数据中的空值个数、最大值、最小值，并打印
输出数据，截图并保存结果；
2、 剔除票价中价格（SUM_YR_1、SUM_YR_2）为空的记录，并输出修改后
的行列数量；
3、 保留票价（SUM_YR_1、SUM_YR_2）非零的、平均折扣率
（avg_discount）不为 0 且总飞行公里数（SEG_KM_SUM）大于 0 的记
录，并打印输出修改后的行列数量；
4、 剔除原始数据中不相关的属性，根据客户价值，按题目要求选择相关的 6
个属性，并打印输出前 5 行信息；
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5、 通过属性构造提取题目指定额 5 个指标；
6、 由于 5 个指标之间的取值范围差异较大，需要对数据进行标准化处理，使
用标准差进行标准化处理，并打印输出前 5 行数据；
7、 计算标准化数据各列的平均值，并打印输出；
8、 计算标准化数据各列的 20%截尾均值，并打印输出；
9、 计算标准化数据各列的中位数，并打印输出；
10、 计算标准化数据各列的分位数（第四三分位），并打印输出；
11、 计算标准化数据各列的协方差，并打印输出；
12、 打印显示标准化数据各列的汇总统计量。
1.3 数据可视化：
1、 根据对航空公司 LRFMC 模型含义的理解
L：会员入会时间距离观测窗口结束的月数
R：客户最近一次乘坐飞机距观测窗口结束的月数
F：客户在观测窗口内乘坐飞机的次数
M：客户在观测窗口累计的飞行里程
C：客户在观测窗口内乘坐仓位所对应的折扣系数的平均值
使用可视化工具对给定数据结果进行分析，导出相关类别的可视化图表。
2、 航空会员卡是会员身份的象征，在一定程度上也是会员飞行里程的体现，飞
行里程越多，会员等级越高，也就能证明该客户为航空公司的价值客户。请
根据指定表中数据，通过指定图例进行呈现。
2.实现
链接：https://pan.baidu.com/s/1aY6K2yay8yPJBATMJ3BRFg
提取码：1uz7
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