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基于航空数据挖掘的用户行为分析研究的开题报告
一、研究背景
航空旅游业发展如火如荼，人们乘坐飞机的次数也大幅增加。然而，很多航空公司面临的问题是如何吸引更多的乘客并提高客户满意度。而要达到这个目的，就需要对用户行为进行深入分析。传统的方式是通过市场调研和客户反馈来了解客户需求和行为，但这种方式受限于调研的范围和精度，很难真正洞察到客户的细节行为。随着大数据技术的日益成熟，航空公司可以借助航空数据挖掘技术更加细致地了解用户行为，从而制定更加精准的营销策略。
二、研究目的
本研究的主要目的是基于航空数据挖掘技术，分析用户在航空旅游过程中的行为特征，包括乘机偏好、购票特征、旅行目的、时间与地点等方面。这些行为特征可以较为准确地描述用户的需求和喜好，为航空公司提供更为精准的市场推广和营销策略。同时，本研究还将探讨用户行为对航空公司的商业价值贡献，为企业在未来的产品设计和服务品质改进提供依据。
三、研究内容
1.航空数据挖掘技术的原理和实现方法；
2.分析用户在购票过程中的行为特征，包括预定渠道、航班类型、乘机时间、购票价格等方面；
3.分析用户在旅行过程中的行为特征，包括旅行目的、时间地点、预定酒店等方面；
4.对不同类型用户的行为特征进行比较分析，如不同年龄段、不同国籍等；
5.基于数据分析结果，探究用户行为对航空公司价值的贡献。
四、研究方法
本研究将采用大数据分析方法进行数据挖掘和数据处理，主要包括数据清洗、数据融合、数据建模和数据分析。利用机器学习算法，从海量的航空数据中提取用户行为特征，形成数据模型，进而分析用户偏好和需求。本研究还将使用问卷调查、访谈等方法获取用户反馈意见，对数据分析结果进行验证和修正。
五、研究意义
1.为航空公司提供更加准确的用户分析和市场推广策略，增强客户粘性；
2.促进航空旅游业的健康发展，提升行业竞争力；
3.拓宽数据分析和机器学习算法在实际应用中的领域，增进理论研究和实践创新的结合。
六、预期成果
1.用户行为特征分析报告；
2.航空数据挖掘算法实现；
3.大数据处理平台搭建。
4.博士论文。
七、研究计划
2021年9月-2022年3月：文献调研和数据收集；
2022年4月-2022年7月：数据处理和模型构建；
2022年8月-2022年12月：数据分析和结论写作；
2023年1月-2023年6月：论文撰写和答辩。
八、预算费用
本研究主要预算在数据处理和技术支持上，包括人员、设备、场地和软件等方面，总预算为50万元。