大数据教程：Hadoop+Hive进行航空公司客户价值分析

17年也可以说是大数据的一年，大数据一词在这些年横空崛起，Hadoop和Hive使用的越来越多，本期我们来学习下如何使用Hadoop和Hive对航空公司客户进行价值分析。航空公司通常会将客户划分成几种客户，如：重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般客户和低价值客户。我们首先使用Hive对客户数据进行探索分析、数据预处理并且建立LRFMC模型，在使用Hadoop使用Kmeans对客户进行聚类分群，来实现航空公司利益最大化。

hadoop

我们本次教程使用的数据集包含了62988条数据，其中大约有44个字段，主要字段有客户基本信息（会员卡号，入会时间等）、乘机信息（票价收入，平均折扣率等）、积分信息（积分兑换次数等）。

我们先来看下数据的格式：

数据格式1

数据格式2

数据格式3

数据格式4

得知数据类型后，我们首先在H

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