航空旅客预订行为分析数据集AirlinePassengerBookingBehaviorAnalysis-tirkeydivyanshu
数据来源：互联网公开数据
标签：旅客行为, 航空预订, 客户分析, 预测建模, 市场营销, 旅游行业, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的旅客预订数据，记录了旅客在预订机票时的各项行为特征，可用于分析旅客的预订习惯和偏好。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为一段时间内的旅客预订快照。
地理范围：数据覆盖全球范围内的航线和旅客出发地。
数据维度：包括旅客数量（num_passengers）、销售渠道（sales_channel）、旅行类型（trip_type）、提前预订天数（purchase_lead）、停留时间（length_of_stay）、飞行时间（flight_duration）、航班起飞时间（flight_hour, flight_day）、航线（route）、预订来源地（booking_origin）、行李偏好（wants_extra_baggage）、座位偏好（wants_preferred_seat）、餐食偏好（wants_in_flight_meals）以及预订是否完成（booking_complete）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_booking.csv，便于进行数据分析和建模。
数据来源于航空公司旅客预订系统，已进行脱敏处理。该数据集适合用于旅客行为分析、市场营销策略制定和预测建模等。
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，如旅客出行行为分析、预订模式研究等。
行业应用：可以为航空公司、旅游公司提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场细分、定价策略优化、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持航空公司的航班管理、收益管理和市场营销决策，帮助优化运营效率和提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解旅客预订行为，构建预测模型。
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，预测旅客的出行意愿，从而帮助航空公司和旅游公司更好地服务客户，提升市场竞争力。
