【有源码】基于K-Means算法的航空客户行为分群及异常预订识别研究-基于大数据的航空客户预订行为多维分析与可视化大屏设计

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

[1 开发环境](#1 开发环境)

[2 系统设计](#2 系统设计)

[3 系统展示](#3 系统展示)

[3.1 功能展示视频](#3.1 功能展示视频)

[3.2 大屏页面](#3.2 大屏页面)

[3.3 分析页面](#3.3 分析页面)

[3.4 基础页面](#3.4 基础页面)

[4 更多推荐](#4 更多推荐)

[5 部分功能代码](#5 部分功能代码)

1 开发环境

发语言：python

采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架

数据库：MySQL

开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着民航业与互联网技术的深度融合，航空客户预订行为产生了海量且多维度的数据，传统的数据处理方式难以应对这种大规模数据的挖掘与分析需求。基于Python、Spark、Hadoop等大数据技术，结合Vue、Echarts等前端可视化框架以及MySQL数据库，构建一套航空客户预订影响因素分析与可视化系统成为行业迫切需求。通过引入数据挖掘与机器学习算法（如K-Means），能够从海量预订记录中提取有价值的信息，打破数据孤岛，为航空公司的精细化运营与智能化决策提供技术支撑。

系统包含渠道转化分析、行程结构分析、预订时机分析、航线市场分析、增值服务分析、停留偏好分析、客群画像分析以及综合可视化大屏。各模块相互协同，从不同维度对航空客户预订影响因素进行全方位的数据探索与展示。各模块具体研究内容如下：

渠道转化分析：结合条形图与环形图，研究互联网与移动端渠道的订单量差异，通过渠道行程交叉热力图与人数差异雷达图，揭示不同渠道在往返、单程等行程类型上的转化效能。

行程结构分析：依据飞行时长分布面积图与乘客规模分布柱状图，分析不同时长区间的订单量与完成率气泡图，结合行程完成对比仪表盘，掌握行程类型（往返、单程、环游）的构成与完成情况。

预订时机分析：利用起飞时段热度柱状图与起飞日分布环形图，探究一周内不同日期的预订规律；结合提前期转化双轴图与提前期分布柱状图，分析预订提前期对完成率的影响。

航线市场分析：通过热门航线排名条形图与出发地排名词云图，识别核心航线与客源地；利用出发地-渠道流向桑基图与出发地转化散点图，研究不同出发地的市场渠道结构与转化差异。

增值服务分析：根据服务组合分布柱状图，分析行李、选座、餐食的组合偏好；结合服务转化对比箱线图与各项需求占比半圆图，评估增值服务的销售转化与客户需求特征。

停留偏好分析：借助停留天数分布折线图与停留转化对比柱状图，分析不同停留时长区间的订单量与转化率；通过停留行程交叉热力图与停留人数关联箱线图，探究停留偏好与行程类型、乘客人数之间的关联。

客群画像分析：基于预订行为分群网络图与异常预订识别环形图，利用K-Means算法进行客群细分与异常订单识别；结合服务组合关联网络图，挖掘不同客群在增值服务需求上的关联规则。

可视化大屏：综合展示服务组合关联、热门航线排名、渠道行程交叉、提前期分布、出发地排名等核心图表，构建全局视角的航空客户预订影响因素可视化大屏。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于大数据的航空客户预订影响因素分析与可视化

！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

4 更多推荐

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5 部分功能代码

python 复制代码

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum, count, when
spark = SparkSession.builder.appName("ChannelConversionAnalysis").enableHiveSupport().getOrCreate()
# 读取航空预订数据宽表
df = spark.sql("SELECT channel, trip_type, order_id, ticket_price, order_status FROM dwd_airline_booking")
# 计算渠道与行程交叉维度的订单量和销售额
channel_trip_df = df.groupBy("channel", "trip_type").agg(
    count("order_id").alias("order_count"),
    sum("ticket_price").alias("total_amount")
)
# 计算各渠道的总订单量占比，用于环形图展示
channel_total_df = df.groupBy("channel").agg(
    count("order_id").alias("channel_total_orders")
)
# 计算渠道人数差异，用于雷达图（平均人数、最少人数、最多人数等）
channel_demographic_df = df.groupBy("channel").agg(
    (sum("order_count") / count("order_id")).alias("avg_passengers"),
    count("order_id").alias("max_orders")
)
# 1. 特征工程：提取平均提前期、平均停留天数、平均飞行时长、完成率等特征
feature_df = spark.sql("""
    SELECT customer_id, avg_advance_days, avg_stay_days, avg_flight_hours, completion_rate
    FROM dws_customer_behavior_features
""").na.fill(0)
# 2. 向量组装与标准化
assembler = VectorAssembler(inputCols=["avg_advance_days", "avg_stay_days", "avg_flight_hours", "completion_rate"], outputCol="features")
vector_df = assembler.transform(feature_df)
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures", withStd=True, withMean=True)
scaler_model = scaler.fit(vector_df)
scaled_df = scaler_model.transform(vector_df)
# 3. K-Means 聚类，设定 k=4 (对应图例中的分群1-4)
kmeans = KMeans(featuresCol="scaledFeatures", k=4, seed=42)
model = kmeans.fit(scaled_df)
predictions = model.transform(scaled_df)

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