航空公司客户忠诚度分析数据集AirlineCustomerLoyaltyAnalysis-yashgoyal401
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析, 航空公司, 忠诚度, 客户细分, 积分奖励, 机器学习, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自EastWest Airlines航空公司的数据，记录了客户的飞行里程、积分奖励、消费行为等相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据主要反映EastWest Airlines航空公司的客户情况，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包括“ID”（客户ID）、“Balance”（客户总积分余额）、“Qual_miles”（合格里程）、“cc1_miles”（信用卡1里程）、“cc2_miles”（信用卡2里程）、“cc3_miles”（信用卡3里程）、“Bonus_miles”（奖励里程）、“Bonus_trans”（奖励交易次数）、“Flight_miles_12mo”（过去12个月飞行里程）、“Flight_trans_12”（过去12个月飞行次数）、“Days_since_enroll”（注册天数）、“Award?”（是否兑换奖励）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为EastWestAirlines.csv，便于数据分析和建模。
数据来源于EastWest Airlines，数据已经过整理，可以直接用于分析。该数据集适合用于客户行为分析、客户细分、忠诚度建模等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于航空业客户行为分析、客户价值评估、奖励计划优化等方面的学术研究。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在制定客户忠诚度计划、个性化营销策略、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持航空公司进行客户关系管理（CRM）系统的优化、市场营销活动的精准投放和收益预测。
教育和培训：作为客户关系管理、数据挖掘、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户行为。
此数据集特别适合用于探索客户的消费习惯、积分兑换行为与客户忠诚度之间的关系，帮助用户实现客户细分、预测客户流失等目标。
