民航旅客忠诚度预测研究

发布时间：2024-01-25 13:04

　　近年来,随着我国航空公司尤其是低成本航空公司数量快速增长,航空公司之间的竞争日趋激烈,使得民航旅客忠诚度更难以维持,因此提高和保留民航旅客忠诚度迫在眉睫。同时,民航信息化近程不断加快,民航客户关系管理正朝数据化方向不断发展,如何运用旅客出行记录准确预测民航旅客忠诚度对航空公司挖掘潜在忠诚旅客具有重要意义。本文首先对民航旅客忠诚度的概念进行了明确界定,阐述了民航旅客忠诚度的特点。探讨了传统问卷调查方式研究民航旅客忠诚度的不足,确定了选用民航旅客出行订座记录中客观数据对民航旅客忠诚度进行评价的方法。选取了民航旅客历史购票次数、乘机里程、最近购买时长、客户关系时间长度、平均折扣、团购次数、往返次数七个指标来构建民航旅客忠诚度评价体系,并采用层次分析法对旅客忠诚度评价指标进行了赋权。提取出A航空公司20000名旅客样本所有出行记录数据,并计算出了旅客忠诚度评价值。运用K-means聚类分析方法,把评价后的旅客样本按民航旅客忠诚度值划分成高、中、低三类。最后,从K-means聚类分析后的民航旅客中,提取出在2017年内有消费记录的12916名旅客作为样本,并以2:1的比例划分为训练集与测试集。把...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 论文选题背景、研究目的及意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 论文研究的目的及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 顾客忠诚度影响因素研究
        1.2.2 顾客忠诚度的量化以及预测研究
        1.2.3 民航旅客忠诚度研究
    1.3 论文的研究方法及思路
    1.4 论文的研究内容
第二章 理论基础
    2.1 顾客忠诚度基本概论
        2.1.1 顾客忠诚度的定义
        2.1.2 顾客忠诚度的分类
    2.2 民航旅客忠诚度基本概念
        2.2.1 民航旅客忠诚度的定义
        2.2.2 民航旅客忠诚度的特点
        2.2.3 民航旅客忠诚度的分类
    2.3 本章小结
第三章 民航旅客忠诚度评价与分类
    3.1 旅客出行原始记录
    3.2 民航旅客忠诚度量化
        3.2.1 民航旅客忠诚度评价指标选取方式的探讨
        3.2.2 民航旅客忠诚度评价指标的选择
        3.2.3 民航旅客忠诚度评价指标归一化
        3.2.4 民航旅客忠诚度指标权重的确定方法
        3.2.5 民航旅客忠诚度指标权重的确定
        3.2.6 民航旅客忠诚度计算
    3.3 民航旅客忠诚度聚类分析
        3.3.1 K-means聚类分析
        3.3.2 民航旅客忠诚度分类
    3.4 本章小结
第四章 贝叶斯网络预测模型构建方法
    4.1 贝叶斯网络的基本性质
        4.1.1 贝叶斯网络定义
        4.1.2 贝叶斯网络的基本性质
    4.2 贝叶斯网络的结构学习
        4.2.1 基于条件独立性测试的方法
        4.2.2 互信息与条件互信息
        4.2.3 贝叶斯网络结构图
    4.3 贝叶斯网络参数学习
    4.4 本章小结
第五章 民航旅客忠诚度贝叶斯网络预测
    5.1 民航旅客出行习惯属性
        5.1.1 民航旅客出行偏好属性提取
        5.1.2 数据预处理
    5.2 构建民航旅客忠诚度贝叶斯网络
        5.2.1 样本数据的选取与贝叶斯学习的数据准备
        5.2.2 民航旅客忠诚度贝叶斯网络结构学习
        5.2.3 民航旅客忠诚度贝叶斯网络参数学习
    5.3 民航旅客忠诚度预测结果的判定
        5.3.1 最大后验概率判定旅客忠诚度
        5.3.2 民航旅客忠诚度预测示例
    5.4 贝叶斯网络模型评估
    5.5 本章小结
总结展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的学术成果
附录1 民航旅客忠诚度评价指标权重调查
附录2 互信息统计表
附录3 民航旅客出行行为属性条件概率表
致谢



本文编号：3884870