基于聚类算法的航空客户平台开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着航空运输业的蓬勃发展，航空公司积累了海量的客户数据。

如何有效地挖掘和利用这些数据，实现精准营销、提升客户满意度和忠诚度，已成为航空公司亟待解决的关键问题。

近年来，聚类算法作为数据挖掘领域的重要技术之一，在客户细分和个性化服务方面展现出巨大潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对航空客户平台和聚类算法进行了广泛研究，取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在航空客户关系管理、客户价值分析、精准营销等方面开展了大量研究，并取得了一定成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于聚类算法的航空客户平台的设计与实现展开，主要内容包括：
1.航空客户数据分析：-分析航空客户数据的特征和需求，构建客户特征体系，为后续聚类分析奠定基础。

-研究航空客户的行为模式和消费习惯，为精准营销和个性化服务提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、案例分析、系统设计、实验验证等方法，具体步骤如下：
1.文献研究阶段：-查阅国内外相关文献，了解航空客户平台、聚类算法、客户关系管理等领域的最新研究成果和发展趋势。

-收集整理相关理论、技术和案例，为后续研究提供理论基础和实践参考。

2.需求分析阶段：-通过问卷调查、访谈等方式，了解航空公司对客户平台的需求，以及客户对航空服务的期望和建议。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建面向航空客户的特征体系：-针对航空客户数据的特点，构建科学合理的客户特征体系，为客户细分和精准营销提供更精准的依据。

2.优化聚类算法，提升客户细分的精度：-针对航空客户数据的高维性、稀疏性等特点，对传统聚类算法进行改进和优化，提升客户细分的精度和效率。

3.设计和实现航空客户平台，提供数据驱动的决策支持：-开发功能完善、性能优良的航空客户平台，为航空公司提供客户画像、精准营销、客户服务等方面的决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李琳,王建华.航空公司客户关系管理与客户价值分析[j].中国民航大学学报,2018,36(03):36-41.

[2]陈亮,王新,张帆.基于k-means聚类算法的航空公司客户价值分析[j].计算机工程与应用,2017,53(07):263-267.

[3]王勇,韩萌.基于聚类分析的航空公司客户细分研究[j].民航管理,2016(07):42-45.