航空公司乘客满意度预测数据集AirlinePassengerSatisfactionPrediction-abir1122abir
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客满意度, 航空, 机器学习, 客户体验, 预测, 分类, 客户分析, 飞行
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的乘客调查数据，记录了乘客对航班体验的各项评价以及总体满意度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的乘客体验快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理区域，但通常代表全球范围内的航空服务。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、航班信息、以及对各项服务指标的评分，如座位舒适度、机上WiFi服务、机上娱乐、在线支持等。核心字段包括“satisfaction”（乘客满意度，用于分类预测）、“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）、以及多项服务相关的评分。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样本），方便用于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛或其他公开数据集，经过整理和清洗，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于乘客满意度预测、客户体验分析以及航空服务质量评估。
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：适用于客户关系管理、服务质量评估等领域的研究，如乘客行为分析、影响满意度的关键因素分析等。
行业应用：为航空公司提供数据支持，尤其在客户体验优化、服务改进、个性化服务推荐等方面具有实际价值。
决策支持：支持航空公司制定更有效的营销策略、提升服务质量、优化运营效率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户满意度预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客满意度的关键因素，构建乘客满意度预测模型，帮助航空公司提升服务质量，实现更精准的客户关系管理。
