乘客满意度调查分析数据集PassengerSatisfactionSurveyAnalysis-chemicalburn09
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客满意度, 航空, 客户体验, 情感分析, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自乘客满意度调查的数据，记录了乘客对航班体验的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态调查数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为全球范围内的航空乘客反馈。
数据维度：包括“satisfaction_v2”（满意度评分，包含“satisfied”和“neutral or dissatisfied”两种情况）、“Gender”（性别）、“Customer Type”（客户类型）、“Age”（年龄）、“Type of Travel”（旅行类型）、“Class”（舱位等级）、“Flight Distance”（飞行距离）、以及多个关于航班体验的评分项，如“Seat comfort”（座位舒适度）、“Food and drink”（餐饮）、“Inflight wifi service”（机上wifi服务）、“Inflight entertainment”（机上娱乐）等，以及“Departure Delay in Minutes”（出发延误分钟数）和“Arrival Delay in Minutes”（到达延误分钟数）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Satisfaction2.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于乘客满意度分析、用户行为分析、客户体验优化等。
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：适用于航空业客户体验、服务质量、乘客行为等方面的研究，如满意度影响因素分析、不同乘客群体差异分析等。
行业应用：为航空公司、机场等提供数据支持，帮助其改进服务、优化运营、提升客户满意度。
决策支持：支持航空公司在产品设计、服务策略、营销推广等方面的决策制定，实现精细化运营。
教育和培训：作为市场调研、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解乘客满意度调查数据。
此数据集特别适合用于探索影响乘客满意度的关键因素，帮助航空公司提升服务质量、改善客户体验，从而优化运营效率和盈利能力。
