Reference

《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》
第7章，页码：P187，代码略有改进
air_data.csv数据下载

分析过程

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

pd.set_option('max_columns',1000)
pd.set_option('max_row',300)
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.5f' % x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  #用来正常显示负号

#1.对数据进行基本的探索
#返回缺失值个数以及最大、最小值
datafile = 'air_data.csv'

#读取原始数据，指定编码UTF-8
data = pd.read_csv(datafile, encoding='utf-8')
print(data.head())

image.png

#包括对数据的基本描述，percentiles参数是指定计算多少的分为数表(如1/4分位数、中位数等)
explore = data.describe(percentiles = [], include = 'all').T
#describe()函数自动计算非空值数，需要手动计算空值数
explore['null'] = len(data) - explore['count']
explore = explore[['null', 'max', 'min']]
explore.columns = [u'空值数', u'最大值', u'最小值']  #表头重命名
print(explore)

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#2.探索客户的基本信息分布情况
#客户信息类别
#提取会员入会年份
ffp = data['FFP_DATE'].apply(lambda x:datetime.strptime(x, '%Y/%m/%d'))
ffp_year = ffp.map(lambda x : x.year)

print(ffp_year)
#绘制各年份会员入会人数直方图
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))  #设置画布大小
plt.hist(ffp_year, bins='auto', color='#0504aa')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('入会人数')
plt.title('各年份会员入会人数')
plt.show()
plt.close()

image.png

#提取会员不同性别人数
male = pd.value_counts(data['GENDER'])['男']
female = pd.value_counts(data['GENDER'])['女']
#绘制会员性别比例饼图
fig = plt.figure(figsize=(7, 4))  #设置画布大小
plt.pie([male, female], labels=['男', '女'], colors=['lightskyblue', 'lightcoral'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('会员性别比例')
plt.show()
plt.close()

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#提取不同级别会员的人数
lv_four = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[4]
lv_five = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[5]
lv_six = pd.value_counts(data['FFP_TIER'])[6]
#绘制会员各级别人数条形图
fig = plt.figure(figsize=(8,5))  #设置画布大小
plt.bar(range(3), [lv_four, lv_five, lv_six], width=0.4, alpha=0.8, color='skyblue')
#left：x轴的位置序列，一般采用arange函数产生一个序列；
#height：y轴的数值序列，也就是柱形图的高度，一般就是我们需要展示的数据；
#alpha：透明度
#width：为柱形图的宽度，一般这是为0.8即可；
#color或facecolor：柱形图填充的颜色；
plt.xticks([index for index in range(3)], ['4', '5', '6'])
plt.xlabel('会员等级')
plt.ylabel('会员人数')
plt.title('会员各级别人数')
plt.show()
plt.close()

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#提取会员年龄
age = data['AGE'].dropna()
age = age.astype('int64')
#绘制会员年龄分布箱型图
fig = plt.figure(figsize=(5,10))
plt.boxplot(age, patch_artist=True, labels=['会员年龄'], boxprops={'facecolor': 'lightblue'}) #设置填充颜色
plt.title('会员年龄分布箱型图')
#显示y坐标轴的底线
plt.grid(axis='y')
plt.show()
plt.close()

image.png

#3.相关性分析
#提取属性并合并为新的数据集
data_corr = data.loc[:,['FFP_TIER', 'FLIGHT_COUNT', 'LAST_TO_END', 'SEG_KM_SUM', 'EXCHANGE_COUNT', 'Points_Sum']]

age1 = data['AGE'].fillna(0)
data_corr['AGE'] = age1.astype('int64')
data_corr['ffp_year'] = ffp_year

#计算相关性矩阵
dt_corr = data_corr.corr(method='pearson')
print('相关性矩阵为：\n', dt_corr)

#绘制热力图
plt.subplots(figsize=(10, 10))  #设置画面大小
## data:数据 square:是否是正方形 vmax:最大值 vmin:最小值 robust:排除极端值影响
sns.heatmap(dt_corr, annot=True, vmax=1, square=True, cmap='Blues')
plt.show()
plt.close()

image.png

#4.数据预处理
print('原始数据的形状为：\n', data.shape)
#去除票价为空的记录
data_notnull = data.loc[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull(), :]
print('删除缺失记录后数据的形状为：\n', data_notnull.shape)
#只保留票价非零的，或者平均折扣率不为0且总飞行公里数大于0的记录
index1 = data_notnull['SUM_YR_1'] != 0
index2 = data_notnull['SUM_YR_2'] != 0
index3 = (data_notnull['SEG_KM_SUM'] > 0) & (data_notnull['avg_discount'] != 0)
index4 = data_notnull['AGE'] > 100  #去除年龄大于100的记录
data_clean = data_notnull[(index1 | index2) & index3 & ~index4]
print('清洗后数据的形状为：\n', data_clean.shape)

#属性选择
#选取需求属性
data_selection = data_clean[['FFP_DATE', 'LOAD_TIME', 'LAST_TO_END', 'FLIGHT_COUNT', 'SEG_KM_SUM', 'avg_discount']]
print('筛选的属性前5行为：\n', data_selection)
#构造属性L
L = pd.to_datetime(data_selection['LOAD_TIME']) - pd.to_datetime(data_selection['FFP_DATE'])
L = L.astype('str').str.split().str[0]
L = L.astype('int')/30
#合并属性
data_features = pd.concat([L, data_selection.iloc[:,2:]], axis=1)
print('构建的LRFMC属性前5行为：\n', data_features.head())
#数据标准化
data_standar = StandardScaler().fit_transform(data_features)
print('标准化后LRFMC 5个属性为：\n', data_standar[:5,:])

#模型构建
k = 5  #确定聚类中心数
#构建模型，随机种子设为123
kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4, random_state=123)
fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_standar)  #模型训练
#查看聚类结果
kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_  #聚类中心
print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc)
kmeans_labels = kmeans_model.labels_  #样本的类别标签
print('各样本的类别标签为：\n', kmeans_labels)
r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()  #统计不同类别样本的数目
print('最终每个类别的数目为：\n', r1)
#输出聚类分群的结果
cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, columns=['ZL', 'ZR', 'ZF', 'ZM', 'ZC'])  #将聚类中心放在数据框中
print(cluster_center)
cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_).drop_duplicates().iloc[:,0]  #将样本类别作为数据框索引
print(cluster_center)
print(cluster_center.index)
print(pd.DataFrame(kmeans_model.labels_).drop_duplicates().iloc[:,0])

#客户价值分析
#客户分群雷达图
labels = ['ZL', 'ZR', 'ZF', 'ZM', 'ZC']
legen = ['客户群' + str(i + 1) for i in cluster_center.index]
lstype = ['-', '--', (0, (3, 5, 1, 5, 1, 5)), ':', '-.']
kinds = list(cluster_center.iloc[:,0])
#由于雷达图要保证数据闭合，因此要添加L列，并转换为np.ndarray
cluster_center = pd.concat([cluster_center, cluster_center[['ZL']]], axis=1)
centers = np.array(cluster_center.iloc[:, 0:])

#分割圆周长，并让其闭合
n = len(labels)
angle = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False)
angle = np.concatenate((angle, [angle[0]]))

#绘图
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)  #以极坐标的形式绘制图形
#画线
for i in range(len(kinds)):
    ax.plot(angle, centers[i], linestyle=lstype[i], linewidth=2, label=kinds[i])
#添加属性标签
ax.set_thetagrids(angle * 180 / np.pi, labels)
plt.title('客户特征分析雷达图')
plt.legend(legen)
plt.show()
plt.close()

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