航空旅客满意度预测数据集AirlinePassengerSatisfactionPrediction-aidinhan
数据来源：互联网公开数据
标签：旅客满意度, 航空, 客户体验, 机器学习, 分类, 乘客服务, 航班, 数据挖掘, 预测模型
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，用于分析和预测旅客对航班服务的满意程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可以推测为近期旅客的出行数据。
地理范围：数据覆盖全球范围内的航线和旅客，没有具体的国家或地区限制。
数据维度：数据集包含多个维度，包括旅客基本信息（如性别、年龄、客户类型）、航班信息（如飞行距离、舱位等级、出发/到达延误时间），以及旅客对各项服务的评价（如WiFi服务、在线办理登机手续、座位舒适度等）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：satisfaction_train.csv（用于训练模型，包含“satisfaction”标签）和satisfaction_test.csv（用于测试模型，不包含“satisfaction”标签）。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，以保护旅客隐私。
该数据集适合用于旅客满意度预测、客户体验分析和航空服务优化等研究。
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、客户行为分析、旅客满意度影响因素研究等学术研究。
行业应用：为航空公司提供数据支持，可用于提升服务质量、优化航班运营、改进客户关系管理等。
决策支持：支持航空公司制定数据驱动的决策，例如调整服务策略、优化资源配置、提升客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索影响旅客满意度的关键因素，构建预测模型，并为航空公司提供改善服务、提升客户体验的策略建议。
