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航空公司数据集_Flight#2_flight_(航空公司数据集)_

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简介:
该数据集名为“Flight#2_flight”,是航空公司的综合性数据库,包含航班信息、飞行记录及运营详情等,为研究与分析提供全面的数据支持。 各大航空公司数据集包括以下字段:会员编号(MEMBER_NO)、首次飞行日期(OFFP_DATE)、第一次飞行日期(FIRST_FLIGHT_DATE)、性别(GENDER)、常旅客等级(FFP_TIER)、工作城市(WORK_CITY)、工作省份(WORK_PROVINCE)、工作国家(WORK_COUNTRY)、年龄(AGE)、加载时间戳(LOAD_TIME)、飞行次数总计(FLIGHT_COUNT)、过去一年内累计消费金额(BP_SUM_P1Y)、前两年每年的累计消费金额分别记录为EP_SUM_YR_1和EP_SUM_YR_2、近五年各年度累积里程数分别为SUM_YR_1和SUM_YR_2、总飞行公里数(SEG_KM_SUM)、加权飞行公里数(WEIGHTED_SEG_KM)、最近一次飞行日期(LAST_FLIGHT_DATE)、平均每年飞行次数(AVG_FLIGHT_COUNT)、首次到第一次消费的时间间隔天数(BEGIN_TO_FIRST)、最后一次消费到结束的时间间隔天数(LAST_TO_END)、平均时间间隔天数(AVG_INTERVAL)、最大时间间隔天数(MAX_INTERVAL)以及过去两年的积分累计分别为ADD_POINTS_SUM_YR_1和ADD_POINTS_SUM_YR_2、兑换次数总计(EXCHANGE_COUNT),折扣率(avg_discount)、前一年飞行次数(P1Y_Flight_Count)、去年飞行次数(L1Y_Flight_Count)、前一年消费金额(P1Y_BP_SUM)、去年消费金额(L1Y_BP_SUM),累计优惠券使用额度(EP_SUM), 过去两年积分累积分别为ADD_Point_Sum和Eli_Add_Point_Sum,总积分(Points_Sum),过去一年的飞行次数比值(Ration_L1Y_Flight_Count)、前一年的飞行次数比值(Ration_P1Y_Flight_Count),以及消费金额与积分的比例。

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客服
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  • _Flight#2_flight_)_
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    该数据集名为“Flight#2_flight”,是航空公司的综合性数据库,包含航班信息、飞行记录及运营详情等,为研究与分析提供全面的数据支持。 各大航空公司数据集包括以下字段:会员编号(MEMBER_NO)、首次飞行日期(OFFP_DATE)、第一次飞行日期(FIRST_FLIGHT_DATE)、性别(GENDER)、常旅客等级(FFP_TIER)、工作城市(WORK_CITY)、工作省份(WORK_PROVINCE)、工作国家(WORK_COUNTRY)、年龄(AGE)、加载时间戳(LOAD_TIME)、飞行次数总计(FLIGHT_COUNT)、过去一年内累计消费金额(BP_SUM_P1Y)、前两年每年的累计消费金额分别记录为EP_SUM_YR_1和EP_SUM_YR_2、近五年各年度累积里程数分别为SUM_YR_1和SUM_YR_2、总飞行公里数(SEG_KM_SUM)、加权飞行公里数(WEIGHTED_SEG_KM)、最近一次飞行日期(LAST_FLIGHT_DATE)、平均每年飞行次数(AVG_FLIGHT_COUNT)、首次到第一次消费的时间间隔天数(BEGIN_TO_FIRST)、最后一次消费到结束的时间间隔天数(LAST_TO_END)、平均时间间隔天数(AVG_INTERVAL)、最大时间间隔天数(MAX_INTERVAL)以及过去两年的积分累计分别为ADD_POINTS_SUM_YR_1和ADD_POINTS_SUM_YR_2、兑换次数总计(EXCHANGE_COUNT),折扣率(avg_discount)、前一年飞行次数(P1Y_Flight_Count)、去年飞行次数(L1Y_Flight_Count)、前一年消费金额(P1Y_BP_SUM)、去年消费金额(L1Y_BP_SUM),累计优惠券使用额度(EP_SUM), 过去两年积分累积分别为ADD_Point_Sum和Eli_Add_Point_Sum,总积分(Points_Sum),过去一年的飞行次数比值(Ration_L1Y_Flight_Count)、前一年的飞行次数比值(Ration_P1Y_Flight_Count),以及消费金额与积分的比例。
  • 国际乘客-
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    该数据集包含国际航空公司的乘客信息,涵盖了旅行日期、预订情况及乘客人数等关键指标,旨在研究和分析航空出行模式。 从1949年到1960年的12年间,每年有12个月的数据,总共包含144个数据点。这些数据的单位是千名国际航空公司乘客,并存储在一个名为international-airline-passengers.csv的文件中。
  • 的票价预测-
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    该数据集包含航空公司历史票价信息及其他影响因素,旨在帮助研究人员建立模型以预测未来机票价格变化趋势。 预测航班票价是一项复杂的任务。此数据集包含多方面的信息,如航线的目的地以及是否提供餐食等详情。相关文件包括Data_Train.xlsx、Sample_submission.xlsx 和 Test_set.xlsx。
  • 的客户价值分析
    优质
    本数据集涵盖了航空公司客户的详细信息及行为模式,旨在通过分析帮助公司理解客户需求、优化服务并提升客户满意度。 您提供的文件名为 air_data.csv。请告知是否需要对这个文件的内容进行特定的处理或分析?如果有具体的请求或者问题,请详细描述以便我能更好地帮助您。
  • 客户价值分析与代码.zip
    优质
    本资料包包含一系列用于分析航空公司客户数据的Python代码和预处理的数据集,旨在帮助用户深入理解并提升客户价值。 “航空公司客户价值分析数据集及代码.zip”压缩包中的资源旨在帮助我们理解和分析航空公司的客户价值。客户价值分析是企业管理和决策的关键工具,在竞争激烈的航空行业中尤为重要。了解并量化客户的实际价值有助于制定更有效的市场策略、优化服务,提升客户满意度,并提高盈利能力。 该数据集中通常包含以下几类信息: 1. 客户基本信息:如客户ID、姓名(匿名化处理)、性别、年龄和职业等。这些数据用于构建客户画像,理解不同群体的特征与需求。 2. 飞行活动记录:包括飞行次数、飞行距离、常旅客里程数以及预订历史和取消订单情况等指标。它们可以反映客户的活跃度及忠诚度。 3. 消费行为数据:购票价格、支付方式(如信用卡或借记卡)、附加服务购买(例如选座、餐食服务与保险)及其投诉或赞誉记录。这些信息揭示了客户消费习惯和满意度水平。 4. 时间序列数据:飞行日期、订票时间及航班时刻等,用于分析季节性趋势,并为预测模型提供依据。 5. 客户反馈和评价:可能包括在线评论和服务互动记录。此类数据反映了顾客对服务的主观感受。 压缩包中的代码部分涵盖以下内容: 1. 数据预处理:清洗数据、处理缺失值及异常值;进行必要转换(如归一化或标准化),以便于后续分析。 2. 特征工程:通过统计与业务理解创建新特征变量,例如飞行频率和平均消费金额等。这些新特征可能对客户价值评估具有较高相关性。 3. 客户分群:利用聚类算法(如K-Means或DBSCAN)将顾客划分为不同群体,并分析其行为模式。 4. 客户价值评估:采用RFM模型(最近一次消费、消费频率和金额)、生命周期价值计算等方法,评价每个客户长期潜在的价值。 5. 预测建模:基于历史数据使用回归或分类算法(如逻辑回归、决策树、随机森林及神经网络)预测客户的未来行为趋势,例如是否复购或升级会员等级。 6. 可视化展示:通过图表呈现数据分布情况和客户群体差异;帮助非技术人员理解分析结果并作出相应解释。 7. 结果应用建议:提出针对不同顾客群体制定的营销策略(如优惠券发放、个性化推荐等)。 通过对航空公司客户的深入研究,我们可以更好地优化服务体验,提高满意度,并降低运营成本。对于数据分析爱好者或专业人士而言,“航空公司客户价值分析数据集及代码.zip”是一个很好的实践案例,能够提升个人技能并深入了解航空行业的经营战略。
  • 全球的SQL库文件
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    这是一个包含全球航空公司详细信息的SQL数据库文件,包括航班数据、航线网络和运营情况等重要资料。 数据包含航空公司中文名、英文名、所属地区、三字码及IATI二字码等字段。此外还有logo字段,但该字段目前无值且尚未整理;同时包括状态和默认机场等信息,可直接使用。另外还提供了获取其它机场和港口的SQL语句。
  • 的网站模板
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    航空公司网站模板是专为航空运输企业设计的网页布局与功能集合,旨在提供航班查询、在线订票及会员服务等便捷功能,优化用户体验并提升品牌形象。 提供航空模板、公司模板、HTML模板以及网站模板的下载服务。
  • Java_Web_Project:预订系统
    优质
    本项目为基于Java的Web应用,旨在构建一个模拟航空公司预订系统的平台。用户可以在此平台上进行航班查询、在线订票及管理个人预订信息等操作。系统采用MVC架构设计,确保功能模块化与用户体验友好性。 这是一个航空公司预订系统的Java网络项目介绍。用户可以在系统内搜索单程或往返航班,并选择直飞、经停一站或两站的航班类型。此外,他们还能指定起飞时间和着陆时间,按价格、飞行时长及总耗时对机票进行排序并购买一张或多张票。 该项目演示的技术包括Java EE、多线程技术、DOM与XML处理、Servlet和JSP页面开发以及HTML设计,并使用了Tomcat服务器。在项目中采用了单例设计模式来优化程序性能。 本项目的后端工作由我独立完成,前端部分则由Naihui Wang 和 Yu Tian负责实现。数据库服务是由伍斯特理工学院 (WPI) 的尼尔森教授提供的,我们通过HTTP POST请求访问该数据库并获取所需信息。此项目是作为软件系统设计课程的一部分进行的。
  • 客户价值分析代码和(修订版).zip
    优质
    本资料包为《航空公司客户价值分析》项目的更新版本,内含Python代码、相关数据集及详细文档,旨在深入剖析航空业客户的消费行为与偏好。 经过整理的航空公司客户价值分析代码与数据集使用了Python编程语言。代码涵盖了数据预处理与建模各阶段,并采用了KMeans算法进行建模。