航空公司乘客满意度分析数据集AirlinePassengerSatisfactionAnalysis-ahmednour
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客满意度, 航空公司, 客户体验, 飞行数据, 数据分析, 机器学习, 客户细分, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自航空公司乘客的调查反馈数据，记录了乘客对航班体验的各项指标的评价，用于分析影响乘客满意度的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的乘客反馈的综合数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为全球范围内的航空公司乘客体验数据。
数据维度：数据集包含23个字段，涵盖乘客满意度、乘客基本信息、航班信息和各项服务评价。具体字段包括：乘客满意度（satisfaction）、性别（Gender）、客户类型（Customer Type）、年龄（Age）、旅行类型（Type of Travel）、舱位等级（Class）、飞行距离（Flight Distance）、座位舒适度（Seat comfort）、出发/到达时间便利性（Departure/Arrival time convenient）、餐饮（Food and drink）、登机口位置（Gate location）、机上WiFi服务（Inflight wifi service）、机上娱乐（Inflight entertainment）、在线支持（Online support）、在线预订的便利性（Ease of Online booking）、机上服务（On-board service）、腿部空间服务（Leg room service）、行李处理（Baggage handling）、值机服务（Checkin service）、清洁度（Cleanliness）、在线登机（Online boarding）、出发延误（Departure Delay in Minutes）、到达延误（Arrival Delay in Minutes）。
数据格式：CSV格式，文件名为Invistico_Airline.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的乘客调查或反馈，已进行结构化处理。
该数据集适合用于分析乘客满意度的驱动因素，以及预测乘客对不同航班体验的反馈。
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，例如乘客满意度影响因素分析、客户细分、服务质量评估等。
行业应用：为航空公司提供数据支持，用于优化服务流程、提升客户满意度、改进航班体验、制定个性化营销策略等。
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，提高运营效率和盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、客户关系管理、市场营销等相关课程的案例分析数据，帮助学生和研究人员深入理解乘客满意度分析的方法和应用。
此数据集特别适合用于探索影响乘客满意度的关键因素，为航空公司提供数据驱动的改进方案，提升乘客忠诚度和品牌价值。
