hadoop学习---基于hive的航空公司客户价值的LRFCM模型案例

案例需求：

RFM模型的复习

       在客户分类中，RFM模型是一个经典的分类模型，模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体，从而分析不同群体的客户价值。在某些商业形态中，客户与企业产生连接的核心指标会因产品特性而改变。如互联网产品中，以上三项指标可以相应地变为下图中的三项：最近一次登录、登录频率、在线时长。

商用航空行业LRFCM模型的推广：

我们说RFM模型由R(最近消费时间间隔)、F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成，通过该模型识别出高价值客户。但该模型并不完全适合所有行业，如航空行业，直接使用M指标并不能反映客户的真实价值，因为“长途低等舱”可能没有“短途高等舱”价值高。考虑到商用航空行业与一般商业形态的不同，决定在RFM模型的基础上，增加2个指标用于客户分群与价值分析，得到航空行业的LRFMC模型：

L：客户关系长度。客户加入会员的日期至观测窗口结束日期的间隔。（反映可能的活跃时长）

R：最近一次乘机时间。最近一次乘机日期至观测窗口结束日期的间隔。（反映当前的活跃状态）

F：乘机频率。客户在观测窗口期内乘坐飞机的次数。（反映客户的忠诚度）

M：飞行总里程。客户在观测窗口期内的飞行总里程。（反映客户对乘机的依赖性）

C：平均折扣率。客户在观测窗口期内的平均折扣率。（舱位等级对应的折扣系数，侧面反映客户价值高低）

-------------------------------------本次练习基于数据源提取上述五个指标分析航空客户商业价值。

数据源：数据源

数据指标说明：

 Hive操作：

 构建数据库表：

reate database air_data_base;
use air_data_base;
create table air_data_table(
            member_no string,
            ffp_date string,
            first_flight_date string,
            gender string,
            ffp_tier int,
            work_city string,
            work_province string,
            work_country string,
            age int,
            load_time string,
            flight_count int,
            bp_sum bigint,
            ep_sum_yr_1 int,
            ep_sum_yr_2 bigint,
            sum_yr_1 bigint,
            sum_yr_2 bigint,
            seg_km_sum bigint,
            weighted_seg_km double,
            last_flight_date string,
            avg_flight_count double,
            avg_bp_sum double,
            begin_to_first int,
            last_to_end int,
            avg_interval float,
            max_interval int,
            add_points_sum_yr_1 bigint,
            add_points_sum_yr_2 bigint,
            exchange_count int,
            avg_discount float,
            p1y_flight_count int,
            l1y_flight_count int,
            p1y_bp_sum bigint,
            1y_bp_sum bigint,
            ep_sum bigint,
            add_point_sum bigint,
            eli_add_point_sum bigint,
            l1y_eli_add_points bigint,
            points_sum bigint,
            l1y_points_sum float,
            ration_l1y_flight_count float,
            ration_p1y_flight_count float,
            ration_p1y_bps float,
            ration_l1y_bps float,
            point_notflight int
            )
            row format delimited fields terminated by ',';

 将数据源上传到Linux本地文件夹中，再从本地上传到hive数据库中：

load data local inpath '/home/hadoop/air_data.csv' overwrite into table air_data_table;
select * from air_data_table limit 20;

统计观测窗口的票价收入（SUM_YR_1）、观测窗口的总飞行公里数（SEG_KM_SUM）、
平均折扣率（AVG_DISCOUNT）三个字段的空值记录，并将结果保存到名为sum_seg_avg_null的表中：

create table sum_seg_avg_null as select * from
(select count(*) as sum_yr_1_null_count from air_data_table where sum_yr_1 is null) sum_yr_1,
(select count(*) as seg_km_sum_null from air_data_table where seg_km_sum is null) seg_km_sum,
(select count(*) as avg_discount_null from air_data_table where avg_discount is null) avg_discount;

统计观测窗口的SUM_YR_1（票价收入）、SEG_KM_SUM（总飞行公里数）、AVG_DISCOUNT（平均折扣率）三列的最小值sum_seg_avg_min表中：

create table sum_seg_avg_min as select
min(sum_yr_1) as sum_yr_1,
min(seg_km_sum) as seg_km_sum,
min(avg_discount) as avg_discount
from air_data_table;

 数据清洗：

过滤掉票价为空的记录、平均折扣率为0.0的记录、票价为0、平均折扣率不为0、总飞行公里数大于0的记录。

create table sas_not_0 as
select * from air_data_table
where sum_yr_1 is not null and
      avg_discount <> 0    and
      seg_km_sum > 0;

提取有用数据项：

create table flfasl as select ffp_date,load_time,flight_count,avg_discount,seg_km_sum,last_to_end from sas_not_0;
select * from flfasl limit 10;

 

--L的构造：会员入会时间距离观测窗口结束的月数 = 观测窗口的结束时间 - 入会时间 [单位:月]
--R的构造：客户最近一次乘坐公司飞机距观测窗口结束的月数 = 最后一次乘机时间至观测窗口末端时长[单位:月]
-F的构造：客户再观测窗口内乘坐公司飞机的次数 = 观测窗口的飞行次数[单位:次]
--M的构造：客户再观测时间内在公司累计的飞行里程 = 观测窗口总飞行公里数[单位:公里]
--C的构造：客户在观测时间内乘坐舱位所对应的折扣系数的平均值 = 平均折扣率 [单位:无]

create table lrfmc as
select
    round((unix_timestamp(load_time,'yyyy/MM/dd')-unix_timestamp(ffp_date,'yyyy/MM/dd'))/(30*24*60*60),2) as l,
    round(last_to_end/30,2) as r,
    flight_count as f,
    seg_km_sum as m,
    round(avg_discount,2) as c
from flfasl;

 数据标准化：

create table standard_lrfmc as
     select (lrfmc.l-minlrfmc.l)/(maxlrfmc.l-minlrfmc.l) as l,
      (lrfmc.r-minlrfmc.r)/(maxlrfmc.r-minlrfmc.r) as r,
     (lrfmc.f-minlrfmc.f)/(maxlrfmc.f-minlrfmc.f) as f,
     (lrfmc.m-minlrfmc.m)/(maxlrfmc.m-minlrfmc.m) as m,
     (lrfmc.c-minlrfmc.c)/(maxlrfmc.c-minlrfmc.c) as c
     from lrfmc,
        (select max(l) as l,max(r) as r,max(f) as f,max(m) as m,max(c) as c from lrfmc) as maxlrfmc,
        (select min(l) as l,min(r) as r,min(f) as f,min(m) as m,min(c) as c from lrfmc) as minlrfmc;

数据挖掘：（客户分类）未完待续…… 

参考资料：

26个数据分析案例——第二站：基于Hive的民航客户价值分析

航空公司客户价值分析模型LRFCM