航空旅客出行满意度调查数据集AirlinePassengerSatisfactionSurvey-toohinabarua
数据来源：互联网公开数据
标签：航空, 旅客满意度, 乘客体验, 航班延误, 服务质量, 数据分析, 机器学习, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自航空旅客的出行体验调查数据，记录了旅客对不同航空公司的航班、服务等方面的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据“dept_time”字段推测为2018年12月31日及前后。
地理范围：数据覆盖了不同航空公司和目的地，但具体国家或地区信息未明确。
数据维度：包括旅客ID、出行日期、航空公司、目的地、目的地所属区域、目的地机场规模、登机区域、起飞时间、等待时间（分钟）、清洁度、安全性和满意度等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为airlines_final.csv，方便数据分析和处理。数据字段包括旅客ID、日期、航空公司、目的地、目的地所属区域、目的地机场规模、登机区域、起飞时间、等待时间、清洁度、安全性和满意度。
来源信息：数据来源于公开的旅客出行调查，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于航空旅客满意度分析、服务质量评估、航班延误影响研究以及乘客体验建模等。
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：适用于航空运输管理、服务质量评估、旅客行为分析等领域的学术研究，如分析不同航空公司旅客满意度的差异、探究航班延误对旅客满意度的影响等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，帮助其优化服务流程、提升客户满意度，例如通过分析旅客反馈改进机舱清洁度、提升安全措施。
决策支持：支持航空公司管理层进行决策，例如优化航班安排、调整服务策略，以提升运营效率和客户忠诚度。
教育和培训：作为航空管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解航空旅客出行体验，进行数据分析实践。
此数据集特别适合用于探索影响旅客满意度的关键因素，帮助航空公司优化服务，提升旅客出行体验。
