航空旅客满意度分析数据集AirlinePassengerSatisfactionAnalysis-arielbar
数据来源：互联网公开数据
标签：航空, 旅客满意度, 客户体验, 机器学习, 乘客服务, 预测分析, 航班延误, 客户细分
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的旅客调查数据，记录了乘客对航班体验的各项评价指标，以及乘客的个人信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的旅客满意度调查结果。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但从数据内容推测可能涵盖全球范围内的航班。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如性别、年龄、客户类型），航班信息（如飞行距离、航班延误时间），以及乘客对各项服务的评价（如WiFi服务、在线办理登机手续、机上娱乐、座位舒适度等），以及最终的满意度评价（satisfied或neutral or dissatisfied）。
数据格式：CSV格式，包含AirlineTrain.csv（训练集）和AirlineTest.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于旅客满意度建模、客户体验分析和航班服务优化等研究。
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、客户关系管理等领域的学术研究，如旅客满意度影响因素分析、客户细分研究、服务质量评估等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，尤其是在提升客户服务质量、优化航班运营效率、进行市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持航空公司在服务改进、资源分配、定价策略等方面的决策制定，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航空旅客满意度的影响因素。
此数据集特别适合用于探索旅客满意度的影响因素，预测旅客满意度，并为航空公司提供改进服务质量的建议，从而提升客户体验和运营效率。
