航空旅客满意度影响因素分析数据集AirlinePassengerSatisfactionFactorsAnalysis-abelzmx
数据来源：互联网公开数据
标签：航空, 旅客满意度, 客户体验, 情感分析, 客户细分, 机器学习, 航班延误, 服务质量
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的旅客满意度调查数据，记录了乘客对航班体验的反馈信息，旨在用于分析影响旅客满意度的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一次或多次调查的综合结果。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但通常代表全球航空旅客的总体反馈。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖乘客的个人信息、航班信息、服务体验等，具体包括：旅客满意度（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）、座位舒适度（Seat comfort）、出发/到达时间便利性（Departure/Arrival time convenient）、餐饮（Food and drink）、登机口位置（Gate location）、机上WiFi服务（Inflight wifi service）、机上娱乐（Inflight entertainment）、在线支持（Online support）、在线预订的便利性（Ease of Online booking）、机上服务（On-board service）、腿部空间服务（Leg room service）、行李处理（Baggage handling）、值机服务（Checkin service）、清洁度（Cleanliness）、在线登机（Online boarding）、出发延迟时间（Departure Delay in Minutes）、到达延迟时间（Arrival Delay in Minutes）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Airline_customer_satisfaction 2.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于研究航空旅客满意度的影响因素、客户细分，以及预测乘客满意度等。
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：适用于航空服务、客户体验管理等领域的学术研究，如旅客满意度影响因素分析、服务质量评估、客户细分研究等。
行业应用：为航空公司提供数据支持，尤其在提升服务质量、优化客户体验、改进运营效率等方面具有实用价值。
决策支持：支持航空公司制定以客户为中心的战略，优化航班安排、改进机上服务、提升乘客满意度。
教育和培训：作为航空管理、市场营销、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解旅客行为和航空服务。
此数据集特别适合用于探索影响旅客满意度的关键因素，预测旅客满意度，并为航空公司提供数据支持，以优化服务、提升客户忠诚度。
