7-10 航空公司VIP客户查询 (25 分)

此篇博客介绍了一个航空公司的会员服务系统,系统能够根据会员的身份证号码快速查询其飞行里程积分。输入包括飞行记录和查询请求,输出是对应会员的里程累积值。示例展示了如何处理输入和输出,并给出了一个具体的查询示例。

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不少航空公司都会提供优惠的会员服务,当某顾客飞行里程累积达到一定数量后,可以使用里程积分直接兑换奖励机票或奖励升舱等服务。现给定某航空公司全体会员的飞行记录,要求实现根据身份证号码快速查询会员里程积分的功能。
输入格式:
输入首先给出两个正整数N(≤10​5​​)和K(≤500)。其中K是最低里程,即为照顾乘坐短程航班的会员,航空公司还会将航程低于K公里的航班也按K公里累积。随后N行,每行给出一条飞行记录。飞行记录的输入格式为:18位身份证号码(空格)飞行里程。其中身份证号码由17位数字加最后一位校验码组成,校验码的取值范围为0~9和x共11个符号;飞行里程单位为公里,是(0, 15 000]区间内的整数。然后给出一个正整数M(≤10​5​​),随后给出M行查询人的身份证号码。
输出格式:
对每个查询人,给出其当前的里程累积值。如果该人不是会员,则输出No Info。每个查询结果占一行。
输入样例:
4 500
330106199010080419 499
110108198403100012 15000
120104195510156021 800
330106199010080419 1
4
120104195510156021
110108198403100012
330106199010080419
33010619901008041x

输出样例:
800
15000
1000
No Info

 
基于数据挖掘的航空公司客户价值析主要包括以下步骤: 1. 数据抽取:抽取航空公司2012年4月1日至2014年3月31日的数据。 2. 数据探索(EDA):对抽取的数据进行探索析,包括数据缺失值与异常值的探索析、数据清洗、特征构建、标准化等操作。 3. 客户群:基于RFM模型,使用K-means算法进行客户群。 4. 客户价值析:针对模型结果得到不同价值的客户,采用不同的营销手段,提供定制化服务。 具体步骤如下: 1. 数据抽取:从航空公司2012年4月1日至2014年3月31日的数据中抽取所需数据,包括客户ID、飞行次数、飞行里程、平均折扣率、飞行时间间隔、总票价等信息。 2. 数据探索(EDA):对抽取的数据进行探索析,包括数据缺失值与异常值的探索析、数据清洗、特征构建、标准化等操作。其中,数据清洗包括去除重复值、填充缺失值、处理异常值等操作;特征构建包括构建RFM模型所需的三个特征:最近一次飞行时间间隔(Recency)、飞行频率(Frequency)和飞行里程(Monetary);标准化则是将数据转换为标准正态布。 3. 客户群:基于RFM模型,使用K-means算法进行客户群。RFM模型是一种基于客户价值的析模型,其中R表示最近一次消费时间间隔,F表示消费频率,M表示消费金额。K-means算法是一种聚类算法,可以将客户为不同的群体。 4. 客户价值析:针对模型结果得到不同价值的客户,采用不同的营销手段,提供定制化服务。例如,对于高价值客户,可以提供更高档次的服务,如VIP贵宾室、免费机票等;对于低价值客户,可以提供优惠券、积兑换等服务。
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