本文目录导读：
随着航空业的快速发展，航空公司之间的竞争日益激烈，为了提高客户满意度，航空公司需要深入了解客户需求，优化服务策略，本文以某航空公司为例，运用数据挖掘技术对客户满意度进行分析，旨在为航空公司提供有针对性的改进措施。
数据挖掘技术概述
数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，它通过模式识别、关联规则挖掘、聚类分析等技术手段，发现数据中的潜在规律，在航空公司客户满意度分析中，数据挖掘技术可以帮助企业发现客户需求、预测客户流失、优化服务策略等。
案例背景
某航空公司是我国一家大型航空公司，近年来，公司业务规模不断扩大，客户数量逐年增加，随着市场竞争的加剧，客户满意度逐渐下降，为了提高客户满意度，公司决定运用数据挖掘技术对客户满意度进行分析。
数据挖掘过程
1、数据收集
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收集某航空公司近三年的客户满意度调查数据、客户投诉数据、客户服务数据等，共计100万条。
2、数据预处理
对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理操作，提高数据质量。
3、客户满意度评估
采用层次分析法（AHP）对客户满意度进行评估，将客户满意度分为五个等级：非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意。
4、关联规则挖掘
运用Apriori算法对客户满意度调查数据进行分析，挖掘客户满意度与各个因素之间的关联规则。
5、聚类分析
运用K-means算法对客户群体进行聚类，将客户分为高满意度群体、中满意度群体和低满意度群体。
6、客户流失预测
运用决策树算法对客户流失进行预测，分析客户流失的原因。
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分析结果
1、客户满意度评估
根据AHP法评估，该公司客户满意度总体水平为中等偏上。
2、关联规则挖掘
通过关联规则挖掘，发现以下关联规则：
（1）客户对航班准点率的要求较高，航班准点率与客户满意度呈正相关。
（2）客户对服务人员的态度要求较高，服务态度与客户满意度呈正相关。
（3）客户对机票价格的要求较高，机票价格与客户满意度呈负相关。
3、聚类分析
根据K-means算法聚类结果，该公司客户群体可分为以下三类：
（1）高满意度群体：该群体对航空公司服务较为满意，对航班准点率、服务态度等要求较高。
（2）中满意度群体：该群体对航空公司服务满意度一般，对航班准点率、服务态度等要求较高。
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（3）低满意度群体：该群体对航空公司服务满意度较低，对航班准点率、服务态度等要求较低。
4、客户流失预测
通过决策树算法预测，该公司客户流失的主要原因是航班准点率低、服务态度差。
改进措施
1、提高航班准点率：航空公司应加强航班调度、维修等环节的管理，确保航班准点率。
2、优化服务态度：加强员工培训，提高服务人员的综合素质，确保客户满意度。
3、调整机票价格：根据市场需求和竞争情况，合理调整机票价格，提高客户满意度。
4、加强客户关怀：关注客户需求，开展个性化服务，提高客户忠诚度。
本文通过数据挖掘技术对某航空公司客户满意度进行分析，发现航班准点率、服务态度等因素对客户满意度有较大影响，航空公司应根据分析结果，采取针对性措施，提高客户满意度，提升市场竞争力。
标签： #数据挖掘案例分析题
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