【摘 要】
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本文旨在利用K-means聚类算法将在线购票航空旅客进行分类,并研究不同类别的航空旅客在线购票行为特征,在此基础上为航空公司以及第三方订票平台提供营销建议.在聚类指标的选
【机 构】
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中国民航大学经济与管理学院 天津 300300
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本文旨在利用K-means聚类算法将在线购票航空旅客进行分类,并研究不同类别的航空旅客在线购票行为特征,在此基础上为航空公司以及第三方订票平台提供营销建议.在聚类指标的选取上,我们在传统航空旅客聚类分析基础上增添了在线订票游客的主要特征,包括年龄、 购票渠道、 购票原因、 出行目的等七个属性.通过K-means聚类,并引用Hart聚类有效性指标以及F检验,最终得到结论是将样本分为三类时效果最好,可概括为“年轻的休闲旅客”“穷游的学生旅客”以及“高品质的中年旅客”.最后对每一类别的旅客购票行为进行分析,并对航空公司以及第三方订票平台提出针对不同类别旅客的营销组合建议.
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