航空公司数据集-IBM-Coursera数据科学专业证书课程AirlineDataforIBMCourseraDataSciProCert-sebastianef

数据来源：互联网公开数据

标签：航空公司，数据集，旅行，客户满意度，数据分析，机器学习，商业智能，客户体验

数据概述：该数据集来自IBM Coursera数据科学专业证书课程，记录了航空公司客户的数据，特别是客户满意度，航班信息和服务质量等方面的数据。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：数据涵盖了全球多个地区的航空公司客户数据，包括北美，欧洲，亚洲等地区。数据维度：数据集包括客户满意度调查结果，航班延误信息，客户服务记录，航班时间，客户反馈等变量。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IBM Coursera数据科学专业证书课程的项目数据，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于航空公司行业客户满意度分析，航班延误预测，客户服务优化等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，客户体验改善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：适用于航空公司客户满意度分析，航班延误预测，客户服务优化等研究，如客户满意度的影响因素分析，航班延误的原因分析等。行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在客户满意度提升，航班管理优化和客户服务改进方面。决策支持：支持航空公司客户满意度提升和航班管理优化，帮助公司制定科学的客户服务策略和服务改进措施。教育和培训：作为商业分析，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客户满意度分析，航班延误预测等技术。此数据集特别适合用于探索航空公司客户满意度与航班延误的规律与趋势，帮助用户实现客户满意度提升和航班管理优化，提高客户体验和公司竞争力。