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- 基于SAS的航空公司营销分析系统的设计
- 作者： 顾梦君 来源： 中山大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： SAS 时间序列分析 促销 交叉营销 航空公司 数据挖掘
- 描述： 本文以航空公司为考察对象，设计了营销分析系统(简称ACMA系统)。系统首先针对航空公司的两种主要营销方式——促销和交叉营销设计了专门的分析评价模块，分别是SP分析模块和CM分析模块，另一部分重点利用数据挖掘技术，对营销的重要指标，如航线、航班、舱位、乘客积
- 数据挖掘在航空旅客满意度上的应用
- 作者： 石文伟 来源： 上海交通大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 因子分析 旅客满意度 聚类分析 航空公司 数据挖掘 关联规则
- 描述： 随着航空市场竞争的日趋激烈，航空公司在扩大自己公司机队规模和航线经营范围的同时，越来越重视对企业服务质量的管理，通过建立独特的服务品牌来提高旅客的保留率和忠诚度。航空业借鉴其他服务性行业的成功经验，引进了满意度体系，逐步建立起行业内的旅客满意度测评体系，改善服务，最终实现提高公司经济效益的目标。 航空公司在各服务环节投放了大量旅客满意度调查表，如何利用这些采集到的数据来改进我们的服务，数据挖掘是必不可少的工具。本文对利用数据挖掘技术在航空旅客满意度中的应用进行了研究。首先简单介绍了数据仓库的一些基本的概念和特点，并描述了用来存储采集数据的存储结构，之后的章节里着重阐述了研究中应用到的几项数据挖掘技术：关联规则、层次聚类分析和与之相关的统计学的一些基本概念、公式和原理。最后运用SPSS（社会科学统计软件包）提供的数据分析中的四个分析方法对采集到的旅客满意度的数据进行了数据挖掘，这四个分析方法分别是：逻辑回归分析、层次聚类的Q型聚类分析、判别分析和因子分析。 逻辑回归分析法用以分析旅客评价航空服务质量的五大关键因素和旅客保留率之间的关系，并找出旅客评价航空服务的各关键因素与旅客保留率之间的关系和影响旅客保留率的主要因素；运用Q型聚类分析结合旅客评价航空服务质量的五大关键因素，对旅客按照三级量标准（即满意、一般、不满意）进行分类，运用判别分析方法对三级Q型聚类分类的准确性进行评估，从中找出旅客对公司服务不满意的关键因素，进而提出了改进的方法；最后运用因子分析方法以空中服务的11个服务要素为变量进行了数据分析，建立模型，通过因子分析找出了影响空中服务质量的关键因素，并提出了行之有效的改进措施。
- 基于数据挖掘的航空公司客户关系管理研究
- 作者： 周虹 来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 客户关系管理 客户群划分技术 数据仓库 自组织人工神经网络 k Means聚类 数据挖掘
- 描述： 客户关系管理在航空公司的应用主要是指广泛收集旅客信息,建立旅客数据仓库,通过与旅客的交互式接触来提供定制化的产品和服务.其中,通过分析识别最有价值的旅客是关键.传统的旅客细分是根据某一项或两项指标(如飞行里程或票价收入)来为旅客排行,其弊端是分析数据滞后