航空公司客户满意度分析数据集AirlineCustomerSatisfactionAnalysis-ivancanepa
数据来源：互联网公开数据
标签：客户满意度, 航空业, 用户行为分析, 旅客体验, 机器学习, 数据挖掘, 情感分析, 预测模型
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，用于分析影响客户满意度的关键因素。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满意度调查结果。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了乘客在不同航线上的体验。
数据维度：数据集包括“satisfaction”（满意度，二分类，满意/不满意），“Customer Type”（客户类型，如忠诚客户），“Age”（年龄），“Type of Travel”（旅行类型，如个人旅行/商务旅行），“Class”（舱位等级），“Flight Distance”（飞行距离），以及多个与乘客体验相关的指标，例如“Seat comfort”（座位舒适度），“Inflight wifi service”（机上WiFi服务），“Inflight entertainment”（机上娱乐）等。
数据格式：CSV格式，文件名为invistico_Airline.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理，适合用于模型构建和分析。
该数据集适合用于客户满意度研究、旅客体验分析和航空服务优化等领域。
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、客户关系管理等领域的学术研究，如分析不同因素对客户满意度的影响、预测客户流失风险等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，用于优化服务流程、提升客户体验、改进机上设施、制定更精准的营销策略等。
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制定，从而提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、用户行为分析等课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户满意度分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客满意度的关键因素，构建客户满意度预测模型，并为航空公司提供提升服务质量的建议。
