航空旅客满意度分析数据集AirlinePassengerSatisfactionAnalysis-mena88
数据来源：互联网公开数据
标签：航空, 旅客满意度, 客户体验, 航空公司, 机器学习, 数据分析, 情感分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自在线调查的航空旅客反馈数据，记录了旅客对航空公司服务的各项体验评价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的旅客满意度快照。
地理范围：数据未限定地理范围，反映了不同旅客群体的整体反馈。
数据维度：包括“satisfaction”（旅客满意度，分为“satisfied”和“neutral or dissatisfied”两种），以及“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）、“Seat comfort”（座椅舒适度）、“Departure/Arrival time convenient”（出发/到达时间便利性）、“Food and drink”（餐饮）、“Gate location”（登机口位置）、“Inflight wifi service”（机上WiFi服务）、“Inflight entertainment”（机上娱乐）、“Online support”（在线支持）、“Ease of Online booking”（在线预订的便捷性）、“On-board service”（机上服务）、“Leg room service”（腿部空间服务）、“Baggage handling”（行李处理）、“Checkin service”（值机服务）、“Cleanliness”（清洁度）、“Online boarding”（在线登机）、“Departure Delay in Minutes”（出发延误分钟数）、“Arrival Delay in Minutes”（到达延误分钟数）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Invistico_Airline.csv，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于分析航空旅客满意度的影响因素，并构建预测模型。
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评估、客户体验研究等，可用于分析不同因素对旅客满意度的影响。
行业应用：为航空公司提供客户反馈数据支持，可用于优化服务流程、提升客户满意度、改进运营策略。
决策支持：支持航空公司进行市场分析、制定定价策略、改善旅客服务，提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户满意度分析。
此数据集特别适合用于探索影响航空旅客满意度的关键因素，帮助航空公司优化服务，提升乘客体验，并制定更有效的市场策略。
