上海浦东机场 数据挖掘

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Insights

上海浦东国际机场

客户背景

上海浦东国际机场是中国(包括港、澳、台)三大国际机场之一,与北京首都国际机场、香港国际机场并称中国三大国际航空港。

浦东机场是一个快速增长的客运和货运交通中心。在2010共服务了4,050万名乘客,使其成为中国大陆第三大繁忙机场和世界上第20大繁忙机场。

面临问题

为了提高海关的效率,需要使用大量的历史数据预测浦东机场的入关的乘客数量。

解决方案

使用IBM SPSS Modeler的规则归纳算法,浦东机场发现了意想不到的见解,证明了机场仅仅基于经验是不可靠的。相反,IBM SPSS Modeler 的快速建模环境显示最重要的旅游因素,并推导基于事实的准确的结果。

应用结果

  • 更准确的交通预测 
  • 改善交通规划 

分析和预测流量和增长是一个复杂的过程。这个过程开始于一个现有的数据库的数以百万计的记录,但是,这些数据并不适合用于数据挖掘。这意味着复杂而广泛的数据预处理之后,才能开始数据挖掘。

拥有了IBM SPSS Modeler的数据处理能力,浦东机场开始分组通用标题、平面容量和起源等通用原始字段。然后分析师们选择了一个变量代表每个字段组,确保每个组独立地影响流量模式。这个重要的预处理使浦东机场可以查明特定字段,一组核心的相关变量,简化并大大帮助该组的数据挖掘效能。最重要的因素被证明是乘客的国籍和乘客组成(即单个旅行者与家庭旅行)。IBM SPSS Modeler 的应用,使得浦东机场不仅减少排队时间的乘客,而且也帮助增加了机场的口碑。