航空公司客户满意度分析数据集CarrierSmoothingRobust-SubmissionScore3013Dataset-cbeaud
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，客户满意度，数据集，数据分析，机器学习，商业智能，服务评价，预测模型
数据概述： 该数据集包含来自某航空公司的客户满意度数据，记录了不同航班和服务的客户评价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了该航空公司的国内及国际航线，包括多个主要城市和地区。
数据维度：数据集包括航班信息，客户评价，服务评分，投诉记录，航班准点率，客舱服务，餐食评价等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于航空公司的客户反馈系统，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空行业的客户满意度研究，服务优化及机器学习模型训练，特别是在预测客户满意度，识别服务改进点等方面具有重要应用价值。
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：适用于客户满意度分析，服务质量提升等研究，如客户评价趋势分析，服务缺陷识别等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在服务质量管理，客户体验优化方面。
决策支持：支持航空公司的服务改进策略制定和客户满意度提升计划。
教育和培训：作为航空管理，商业分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户满意度分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索航空客户满意度的规律与趋势，帮助用户实现服务优化，提升客户体验，为航空公司的商业决策提供数据支持。
