航空客户购买行为预测数据集-2021-ghassenkhaled
数据来源：互联网公开数据
标签：航空,客户,购买行为,数据分析,预测模型,特征工程,用户行为
数据概述：
本数据集包含了2021年度航空公司的客户购买行为记录，旨在帮助预测客户未来的购买行为。数据集涵盖了大量客户的个人信息、飞行历史、购买记录、航班偏好等关键信息。通过探索和准备这些数据，可以更好地理解客户行为模式，为建立预测模型提供基础。
数据集包含以下主要字段：
- customer_id：客户唯一标识符
- gender：客户性别
- age：客户年龄
- membership_level：客户会员等级
- flight_frequency：客户年度飞行次数
- total_spent：客户年度总消费金额
- booking_channel：客户预订渠道
- preferred_airlines：客户偏好航空公司
- preferred_cities：客户偏好城市
- last_purchase_date：客户最近一次购买日期
- loyalty_program_participation：客户是否参与忠诚度计划
数据用途概述：
该数据集适用于客户行为分析、购买行为预测、个性化营销策略制定等多种场景。通过分析这些数据，可以更好地了解客户的偏好和行为模式，从而制定更有针对性的营销策略。此外，数据集还可以用于客户满意度调查、会员计划优化、产品推荐等方面的研究。研究人员和营销人员可以利用此数据集进行特征工程，创建新的特征以提高预测模型的准确性。
