航空公司客户满意度调查数据集AirlineCustomerSatisfactionSurvey-najiid
数据来源：互联网公开数据
标签：客户满意度, 航空公司, 乘客体验, 飞行数据, 情感分析, 机器学习, 数据挖掘, 航空业
数据概述：
该数据集包含来自Invistico航空公司的客户满意度调查数据，记录了乘客对航班体验的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户反馈集合。
地理范围：数据来源于Invistico航空公司，未明确具体航线，但可推测为该公司运营的航线范围。
数据维度：数据集包括客户满意度（satisfaction）、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）以及包括座位舒适度、起降时间便利性、餐饮、登机口位置、机上WiFi服务、机上娱乐、在线支持、在线预订便捷度、机上服务、腿部空间、行李处理、值机服务、清洁度、在线登机等在内的多项乘客体验指标，以及起飞延误（Departure Delay in Minutes）和到达延误（Arrival Delay in Minutes）等航班延误信息。
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：数据来源于公开数据集，用于分析航空公司乘客的满意度与飞行体验。该数据集适用于探索乘客体验与满意度之间的关系，以及分析影响航班体验的因素。
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：适用于航空服务质量、乘客行为分析、客户关系管理等领域的研究，如分析不同乘客群体对服务项目的偏好、评估航班延误对客户满意度的影响等。
行业应用：为航空公司提供数据支持，尤其是在优化服务流程、提升乘客体验、改进航班管理等方面。
决策支持：支持航空公司在制定市场策略、改进服务质量、提升客户忠诚度等方面的决策。
教育和培训：作为航空管理、市场营销、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航空公司的运营和乘客体验。
此数据集特别适合用于分析影响客户满意度的关键因素，预测客户流失风险，以及优化航空公司服务策略，从而提升运营效率和客户满意度。
