乘客满意度航空出行数据分析数据集PassengerSatisfactionAirlineTravelDataAnalysis-aishafatima
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客满意度, 航空旅行, 客户行为分析, 机器学习, 客户细分, 航班延误, 服务质量, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的乘客出行数据，记录了乘客对航班体验的反馈信息，可用于分析影响乘客满意度的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球范围内的航空出行数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括乘客基本信息（如性别、年龄、客户类型），航班信息（如飞行距离、航班延误），服务质量（如座位舒适度、机上WiFi服务、娱乐设施），以及乘客的整体满意度（用Satisfaction字段表示）。
数据格式：CSV格式，文件名为AirplaneDatacsv，便于数据分析和建模。数据字段包括 CustomerId, Gender, CustomerType, Age, TypeTravel, Class, Flight_Distance, DepartureDelayin_Mins, ArrivalDelayin_Mins, Seat_comfort, DepartureArrivaltime_convenient, Food_drink, Gate_location, Inflightwifi_service, Inflight_entertainment, Online_support, Ease_of_Onlinebooking, Onboard_service, Leg_room_service, Baggage_handling, Checkin_service, Cleanliness, Online_boarding, Satisfaction。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理。
该数据集适合用于乘客满意度分析、服务质量评估、客户细分等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于航空服务质量、乘客行为分析等领域的学术研究，如影响乘客满意度的关键因素分析、不同客户群体的服务偏好研究等。
行业应用：为航空公司提供数据支持，尤其在提升服务质量、优化航班运营、制定精准营销策略方面。
决策支持：支持航空公司在提升客户体验、优化资源配置、改进运营效率方面的决策制定。
教育和培训：作为航空管理、数据分析、机器学习等相关课程的案例分析数据，帮助学生和研究人员深入理解航空服务行业。
此数据集特别适合用于分析影响乘客满意度的关键因素，预测乘客满意度，并为航空公司提供改进服务和提升客户忠诚度的策略建议。
