航空服务分类监督学习数据集AirlineServicesClassificationSupervisedMLDataset-rajk1502
数据来源：互联网公开数据
标签：航空服务，分类，监督学习，机器学习，数据集，客户满意度，客户服务，航空公司
数据概述：该数据集包含来自不同航空公司的服务数据，记录了乘客对航空服务的反馈和评价，适用于航空服务分类和监督学习任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个地区的航空公司服务，包括国际和国内航班。
数据维度：数据集包括乘客的反馈信息，涵盖服务类别，评分，评论，航班信息，航空公司名称等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的客户反馈和满意度调查数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空服务分类，客户满意度分析及监督学习等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，客户服务优化等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于航空服务分类，客户满意度分析等研究，如服务类别识别，客户反馈模式分析等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在客户服务优化，服务改进和市场分析方面。
决策支持：支持航空公司制定科学的服务改进策略和客户满意度提升计划。
教育和培训：作为客户服务，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类分析，监督学习等技术。
此数据集特别适合用于探索航空服务分类的规律与趋势，帮助用户实现精准的服务质量评估，优化客户服务策略，提升客户满意度。
