伴随着我国居民消费能力的提高和人们外出旅行的需求动机,我国航空客运市场需求不断增大,迎来了新的发展机遇。然而,新的发展机遇也代表着航空客运业将会面临更加激烈的市场竞争,面对激烈的市场竞争,国内外航空公司基本上是应用收益管理策略来提高收益,但国内外航空公司应用收益管理策略时大都是假设顾客需求服从固定随机分布,假设顾客需求服从固定随机分布得到的预测需求与真实需求之间会存在一定的偏差,这偏差会给航空收益管理带来很大的问题,这一问题就是本文想要解决的。另外,论文中主要以航空客运舱位控制收益管理问题为切入点进行研究,并在舱位控制问题研究的基础上进一步研究了考虑拒载风险的简单超售问题。首先,本文对国内外有关舱位控制和超售相关研究现状进行述评,并针对假定顾客需求服从固定随机分布与真实需求存在误差的问题引入数据驱动Kaplan-Meier方法对航空客运舱位控制问题进行研究。在实际处理过程中引入了一个包含截尾数据信息的示性函数,使选用的历史需求数据更加符合实际情况,从而有效利用现有航班容量资源以合适的价格合理的分配舱位存量给对应的顾客市场,希望通过应用Kaplan-Meier方法来降低实际顾客需求不确定性对航空收益管理产生的影响程度。其次,为了使研究的问题更加符合航空客运实际情况,在应用Kaplan-Meier方法对两个价格等级舱位控制问题研究的基础上,进一步对多个价格等级的舱位控制问题进行研究。此外,超售问题与舱位控制问题紧密联系,所以在对舱位控制问题研究的基础上也应用Kaplan-Meier方法对考虑拒载风险的简单超售问题进行了一定的研究。最后,对基于Kaplan-Meier方法的舱位控制和超售问题均进行了一定的数值模拟分析。两个价格等级舱位控制数值分析部分将使用Kaplan-Meier方法得到的结果与使用Littlewood法则和单边修剪数据驱动方法得到的数值结果进行了对比分析。多价格等级舱位控制数值分析部分将使用Kaplan-Meier方法得到的结果与EMSR-a算法和单边修剪数据驱动方法得到的数值结果进行了对比分析。考虑了拒载风险的简单超售问题数值分析部分将使用Kaplan-Meier方法得到的结果与基于二项分布得到的结果和单边修剪数据驱动方法得到的数值结果进行了对比分析。分析结果表明可将数据驱动Kaplan-Meier方法应用到航空客运舱位控制和超售问题中对航空收益管理问题进行研究,因为使用Kaplan-Meier方法来解决航空收益管理问题不仅可以快捷的对当期新产生的数据进行添加和处理,而且还不需要修改模型,计算过程更加快速和简便,该方法能够帮助航空客运管理者在大数据时代背景下迅速实现舱位控制和超售问题策略的制定,从而实现最大化航空客运期望收益的目标。