航空公司乘客满意度预测数据集-sardoroltmishev
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客满意度，航空公司，用户体验，客户服务，机器学习，情感分析，服务质量，航空业
数据概述：
该数据集包含了航空公司乘客的满意度调查数据，旨在评估乘客对航空公司服务的满意程度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但包含了乘客在不同时间段的反馈。
地理范围：数据覆盖了不同国家和地区的乘客，代表了全球范围内的航空公司服务体验。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，航班信息，以及对不同服务项目的评价，如值机，登机，机上服务，舒适度，清洁度，以及整体满意度等。
数据格式：数据通常以CSV或Excel格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于乘客的在线调查，反馈表单等，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户体验分析，乘客满意度预测，服务质量评估和机器学习等领域。
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：适用于航空公司服务质量评估，乘客行为分析，用户体验研究等，如分析影响乘客满意度的关键因素。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在改进服务流程，提升乘客体验，优化营销策略等方面。
决策支持：支持航空公司制定更精准的服务改进措施和营销策略，提高客户忠诚度。
教育和培训：作为客户关系管理，服务营销及数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乘客满意度分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客满意度的关键因素，帮助用户实现服务质量提升，客户体验优化等目标，从而提高航空公司竞争力。
