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低价值客户五类。
（2）考虑到商用航空行业与一般商业形态的不同，国内外航空公司在
RFM 模型的基础上，还加上了 L 客户关系时长以及 C 客户所享受的平
均折扣率这两个特征用于客户分群与价值分析，得到航空行业的 LRFMC
模型：
Length of Relationship: 客户关系时长，反映可能的活跃时长。
Recency: 最近消费时间间隔，反映当前的活跃状态。
Frequency: 客户消费频率，反映客户的忠诚度。
Mileage: 客户总飞行里程，反映客户对乘机的依赖性。
Coe*cient of Discount: 客户所享受的平均折扣率，侧面反映客户价
值高 低。
LRFMC 对应到数据集的字段为：
L = LOAD_TIME - FFP_DATE
R = LAST_TO_END
F = FLIGHT_COUNT
M = SEG_KM_SUM
C = avg_discount
我们可以移除我们不关心的属性（列），即只保留 LRFMC 模型需要的
属 性。
（3）对特征进行标准化，使得各特征的均值为 0、方差为 1，方便之后
对数据的处理。
三、模型训练与对数据的预测阶段。
（1）因为我们的目的是想要将客户群体细分为重要保持客户、重要发
展 客户、重要挽留客户、一般客户、低价值客户五类，于是我们可以用
k-means 聚类算法进行聚类，类别的数量可以人为控制。而且前面我们已
经通过数据处理得到了我们 LRFMC 模型需要的特征，接下来就使用 k-
means 聚类算法来分析数据。在这一过程中我们可以使用机器学习库
scikit-learn 中现有的 kmeans 函数来实现。
（2）对于 k-means 聚类算法，其目标是把 n 个观测样本划分成 k 个群
体 （cluster），每个群体都有一个中心（mean）。每个样本仅属于其中
一个群 体，即与这个样本距离最近的中心的群体。
四、分析与决策。
（1）利用雷达图对模型学习出的 5 个群体的特征进行可视化分析。
三、具体实现（60%）
一． 模型建模
对于 LRFMC 模型的创建
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