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- 基于多指标加权分析的航空客户价值预测模型
- 作者： 姚雨虹 杨小兵 来源： 中国计量大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： DBSCAN算法 指标加权 随机森林算法 数据清洗
- 描述： 目的:提高对航空业客户价值问题的预测性能。方法:首先从客户全生命周期维度出发,选择合适的当前价值指标和潜在价值指标,提出指标加权的方法,分别使用k-近邻(KNN)算法、局部离群因子检测方法(LOF算法)、孤立森林(iForest)算法对数据进行清洗;然后采用Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise(DBSCAN)算法对客户进行聚类;最后根据随机森林(RF)算法预测性能作为评价指标,选择出最高准确率对应的数据集和对应的指标权重,构建最终预测客户价值的评估模型。结果:对航空业客户数据进行仿真实验,实验结果显示与传统的预测模型相比,本预测模型具有较高的预测性能。结论:使用数据清洗、指标加权、随机森林搭建的模型具有有效性和很强的实践性。
- 基于多指标加权分析的航空客户价值预测模型
- 作者： 姚雨虹 杨小兵 来源： 中国计量大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： DBSCAN算法 指标加权 随机森林算法 数据清洗
- 描述： 目的:提高对航空业客户价值问题的预测性能。方法:首先从客户全生命周期维度出发,选择合适的当前价值指标和潜在价值指标,提出指标加权的方法,分别使用k-近邻(KNN)算法、局部离群因子检测方法(LOF算法)、孤立森林(iForest)算法对数据进行清洗;然后采用Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise(DBSCAN)算法对客户进行聚类;最后根据随机森林(RF)算法预测性能作为评价指标,选择出最高准确率对应的数据集和对应的指标权重,构建最终预测客户价值的评估模型。结果:对航空业客户数据进行仿真实验,实验结果显示与传统的预测模型相比,本预测模型具有较高的预测性能。结论:使用数据清洗、指标加权、随机森林搭建的模型具有有效性和很强的实践性。
- Python在飞机质控数据管理中的应用
- 作者： 姜承文 孙振众 聂昊宇 来源： 2019航空装备服务保障与维修技术论坛暨中国航空工业技术装备工程协会年会 年份： 2019 文献类型 ： 会议论文 关键词： 质控数据 程序设计 Python 数据清洗
- 描述： Python在飞机质控数据管理中的应用