航空旅客出行预订行为分析数据集AirlinePassengerBookingBehaviorAnalysis-geetmukherjee
数据来源：互联网公开数据
标签：航空, 旅客行为, 预订数据, 客户分析, 机器学习, 预测建模, 市场营销, 旅游行业
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的旅客出行预订数据，记录了旅客在预订机票时的相关信息，适用于分析旅客的预订行为与出行偏好。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旅客预订快照。
地理范围：数据可能涵盖全球范围内的航线和旅客出行信息，具体地理范围需根据“route”和“booking_origin”字段推断。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括“num_passengers”（旅客数量）、“sales_channel”（销售渠道）、“trip_type”（旅行类型）、“purchase_lead”（提前预订天数）、“length_of_stay”（停留时间）、“flight_hour”（飞行小时）、“flight_day”（飞行日）、“route”（航线）、“booking_origin”（预订来源地）、“wants_extra_baggage”（是否需要额外行李）、“wants_preferred_seat”（是否需要优先座位）、“wants_in_flight_meals”（是否需要机上餐食）、“flight_duration”（飞行时长）、“booking_complete”（预订是否完成）。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_booking.csv，易于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于航空公司或相关数据平台，数据已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于旅客行为分析、预订预测、市场营销策略制定等。
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、旅游管理等领域的学术研究，如旅客出行模式分析、预订行为影响因素研究等。
行业应用：可以为航空公司、在线旅行社（OTA）等提供数据支持，特别是在优化定价策略、提升客户满意度、预测航班需求等方面。
决策支持：支持航空公司制定更精准的营销策略、优化航班排班、改善客户服务。
教育和培训：作为旅游管理、市场营销、数据分析等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入理解旅客预订行为。
此数据集特别适合用于探索影响旅客预订决策的关键因素，预测旅客的出行需求，并优化航空公司和相关企业的运营效率。
