客户作为企业发展的重要资源。企业如何利用客户消费行为信息挖掘出有价值的客户并对潜在流失客户提前采取挽留措施,这对企业客户管理至关重要。本文针对某航空公司客户信息数据,利用机器学习方法研究客户细分模型,并构建客户流失预测模型,最后根据客户类别特征提出挽留策略。本文研究的主要工作内容包括:1、研究了客户细分模型。本文基于经典的RFM模型并结合航空公司客户业务场景提取客户细分指标,然后针对K＿means聚类算法初始聚类中心点不稳定、对孤立点敏感等问题,本文提出了一种改进的客户细分方案来提高客户细分效果。改进的客户细分方案是根据肘部法确定聚类个数K,采用K＿means++生成K个距离较远的点,然后根据K＿medoids可以削弱K＿means对孤立点的影响,使用K＿means++生成的点作为K＿medoids的初始聚类中心进行聚类。最后使用CH值和轮廓系数对改进后的方案进行评估最终发现,所构建的模型比K＿means、K＿means++和K＿medoids效果都要好,最终证明了改进后的模型是有效的。2、研究了特征选择、参数调优。本文在构建客户流失预测模型时通过计算IV值的方法对特征进行选择,然后采用贝叶斯优化算法、网格搜索、随机网格搜索对机器学习算法中的超参数进行调优,通过实验对比发现贝叶斯优化算法所得到的超参数组合能使模型的表现效果最佳。所以本文采用了基于贝叶斯优化算法得到的超参数组合构建的模型作为不同算法下的最佳单模型。3、研究了多种模型融合方法。为了弥补单一算法的不足,本文采用了stacking、soft-voting和构建拉格朗日函数求最优权重的方法来构建融合模型。其中在采用stacking方法进行模型融合采用了决策树、随机森林、XGBoost、Light GBM作为基分类器逻辑回归作为次分类器,采用soft-voting方法时使用四种单模型的F1-score作为权重进行融合、在构建拉个朗日函数引入第Ⅰ类错误率作为惩罚项求最优权重,通过实验对比三种方法能在不同程度上改进单模型的表现效果,但是stacking的表现效果最佳。4、通过对不同类别的客户特征进行分析,结合客户流失比率提出客户挽留策略。