乘客满意度预测泰坦尼克数据集PassengerSatisfactionPredictionTitanicDataset-phamthuhoa
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客满意度, 泰坦尼克, 航空, 客户体验, 机器学习, 分类, 用户行为分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克乘客满意度调查的数据，记录了乘客在航班体验中的各种反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可以认为是一次或多次调查的综合结果。
地理范围：数据来源于航空公司的乘客调查，未明确具体航线，但可推测为全球范围内的航线。
数据维度：包括乘客的个人信息、航班信息、服务评价等，具体字段包括：id, Gender, Customer Type, Age, Type of Travel, Class, Flight Distance, Inflight wifi service, Departure/Arrival time convenient, Ease of Online booking, Gate location, Food and drink, Online boarding, Seat comfort, Inflight entertainment, On-board service, Leg room service, Baggage handling, Checkin service, Inflight service, Cleanliness, Departure Delay in Minutes, Arrival Delay in Minutes。
数据格式：CSV格式，包含三个CSV文件：public_test.csv, train.csv, sample_submission.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息： 数据来源于乘客满意度调查，经过清洗和整理，可用于构建预测模型。
该数据集适合用于乘客满意度预测、客户体验分析和航空服务质量评估。
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：适用于客户体验管理、服务质量评估、用户行为分析等领域的研究，如乘客满意度影响因素分析、用户细分研究等。
行业应用：可以为航空公司、机场等行业提供数据支持，特别是在提升服务质量、优化客户体验、改进运营效率等方面。
决策支持：支持航空公司优化服务流程、改进客户关系管理、提升客户忠诚度。
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实训数据。
此数据集特别适合用于探索影响乘客满意度的关键因素，帮助用户构建预测模型，优化服务策略，提升乘客整体满意度。
