航空旅客预订行为分析数据集AirlinePassengerBookingBehaviorAnalysis-sbumzulwini
数据来源：互联网公开数据
标签：航空, 旅客行为, 预订分析, 客户分析, 机器学习, 旅游行业, 预测建模, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自航空公司旅客预订相关数据，记录了旅客的预订信息和行程特征，用于分析旅客的预订行为和旅行偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的旅客预订行为快照。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的旅客行程，涉及多个出发地和目的地。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“num_passengers”（乘客数量）、“sales_channel”（销售渠道）、“trip_type”（行程类型）、“purchase_lead”（提前预订天数）、“length_of_stay”（停留天数）、“flight_hour”（飞行小时）、“flight_day”（飞行日）、“route”（航线）、“booking_origin”（预订出发地）、“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）和“booking_complete”（预订是否完成）。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_booking.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于航空公司的旅客预订系统，已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场细分和预测建模。
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：适用于航空旅游行业及相关领域的学术研究，如旅客行为模式分析、预订转化率预测等。
行业应用：为航空公司、在线旅游平台等提供数据支持，尤其在客户关系管理、市场营销、定价策略优化等方面。
决策支持：支持航空公司优化航班排班、改进服务质量，提高收益管理水平。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业分析等课程的案例，帮助学生和从业者理解数据分析在实际业务中的应用。
此数据集特别适合用于探索旅客预订行为与各种因素之间的关系，从而帮助用户实现提升预订转化率、优化收益管理等目标。
