目前,中国航空运输业已经初步形成了以中国国航、东方航空、南方航空等三大航空公司为主导,多家航空公司并存的竞争格局。面对激烈的市场竞争,航空公司面临着旅客流失,竞争力下降和航空资源未充分利用等经营危机。在此背景下,本文利用航空公司的客户数据对客户进行分类,并为航空公司提供较好的客户流失预测模型。具体工作概括如下:1.数据预处理与描述性统计分析。对客户信息进行数据清洗、异常值处理,获得建模所需要的初始数据。另外,对航空公司客户的基本资料、飞行信息和积分信息进行描述性统计分析。2.对航空公司客户进行分类。根据航空公司客户行为的5个指标(LRFMC)数据,首先用K-means聚类算法对客户进行聚类分群,对每个客户群进行特征分析。然后使用AHP确定各指标权重,对各类别客户的价值进行量化分析,弥补航空公司客户分类方法的不足。3.建立航空公司客户流失预测模型。首先对航空公司流失客户做出定义,对建立模型所用的指标进行说明,使用logistic回归模型,对流失客户的特征进行分析,建立航空公司客户流失的logistic回归模型,对航空公司客户是否流失作出预测。根据集成学习算法中的随机森林和梯度提升树模型,识别出流失客户,找出影响航空客户是否流失的比较重要的特征变量。最后对三个客户流失预测模型的性能进行对比分析,通过模型评估指标和ROC曲线两方面的对比,得出使用航空公司客户数据对客户进行流失预测的最优模型为梯度提升树模型。本文旨在通过对航空公司客户进行分类,使航空公司针对不同价值客户采取不同营销策略,实现利润最大化。改善客户流失问题,使航空公司维护自身市场,给航空公司带来高利润。