康卡斯特客户投诉数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：康卡斯特,客户投诉,客户服务,电信公司,消费者权益,数据分析,趋势分析,投诉分类,州级分布
数据概述：
本数据集收录了公众对康卡斯特公司提交的客户投诉记录，时间范围涵盖投诉被记录的日期。数据集包含投诉编号、投诉描述、投诉日期、投诉时间、投诉接收方式、客户所在城市、州、邮政编码、投诉状态及是否代表他人投诉等关键信息。这一数据集用于揭示康卡斯特客户服务中存在的问题，并为相关部门提供决策依据。
数据用途概述：
该数据集适用于客户投诉趋势分析、投诉类型频率统计、州级投诉状况分析等多个场景。通过分析数据，可以了解投诉数量随时间和地点的变化趋势，识别主要投诉类型及问题高发区域；同时，数据集可以帮助评估投诉解决率及不同渠道接收投诉的处理效果，从而为康卡斯特公司改进客户服务提供有力支持。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握数据分析方法及客户服务管理技能。
举例：
数据集包含以下字段：
- 投诉编号 (Ticket )：每项投诉的唯一标识
- 投诉描述 (Customer Complaint)：客户提供的投诉内容
- 投诉日期 (Date)：客户提交投诉的日期
- 投诉时间 (Time)：客户提交投诉的具体时间
- 投诉接收方式 (Received Via)：客户提交投诉的渠道（如电话、邮件等）
- 客户所在城市 (City)：提交投诉的客户所在城市
- 客户所在州 (State)：提交投诉的客户所在州
- 邮政编码 (Zipcode)：提交投诉的客户的邮政编码
- 投诉状态 (Status)：投诉当前的处理状态
- 代表他人投诉 (Filing on behalf of someone)：投诉是否由他人代为提交
通过分析这些数据，可以执行以下任务：
1. 导入数据至Python环境，使用NumPy、Pandas等库进行数据处理。
2. 绘制月度和每日粒度的投诉趋势图。
3. 构建投诉类型频率表，确定主要的投诉领域。
4. 根据投诉状态创建新的分类变量（Open和Closed），并绘制各州投诉状态的堆叠柱状图，分析投诉最多的州及投诉解决率最低的州。
5. 计算通过互联网和电话提交的投诉中，已解决投诉所占的比例，评估不同渠道的投诉处理效果。
