旅行者满意度预测数据集TravellerSatisfactionPredictionDataset-sujithgopi
数据来源：互联网公开数据
标签：旅行者满意度，数据集，机器学习，客户体验，航空业，数据分析，预测模型，客户服务
数据概述：该数据集包含来自不同航空公司旅行者对航班服务的满意度评价数据，记录了旅行者在航班旅行中的各种体验和满意度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的航空公司旅行者，包括各种航班服务。
数据维度：数据集包括旅行者的满意度评分，航班信息（如航班类型，航班距离，航班时间），服务信息（如在线服务，座位舒适度，餐食质量，机上娱乐，飞行人员服务，行李服务，清洁度），旅行者基本信息（如年龄，性别，职业，客户类型）等。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的旅行者满意度调查报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅行者满意度分析，客户服务改进，航班服务质量提升等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，客户体验分析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：适用于航班服务满意度，客户体验分析等研究，如不同服务项目对满意度的影响分析，客户群体满意度差异研究等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在客户服务改进，航班服务质量提升和客户满意度预测方面。
决策支持：支持航班服务的改进和策略优化，帮助航空公司制定科学的服务提升和客户满意度提升策略。
教育和培训：作为客户服务和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户满意度分析，机器学习模型训练等技术。
此数据集特别适合用于探索旅行者满意度的影响因素与趋势，帮助用户实现满意度预测，优化客户服务和航班服务质量，提高客户满意度和忠诚度。
