旅客出行体验与满意度分析数据集PassengerTravelExperienceandSatisfactionAnalysisDataset-pratt3000
数据来源：互联网公开数据
标签：旅客出行, 铁路服务, 客户满意度, 体验评估, 数据分析, 机器学习, 交通运输, 旅客行为
数据概述：
该数据集包含旅客出行体验与满意度相关数据，记录了旅客在铁路出行过程中的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了旅客出行体验的多个维度。
数据维度：数据集包含多个字段，如旅客ID（id）、性别（Gender）、出行频率（Travel）、年龄（Age）、预订方式（Mode of reservation）、舱位等级（Class）、旅行距离（Distance Travelled）、出发/到达时间便利性（Departure/Arrival time convenient）、在线预订便捷度（Ease of Online booking）、站台号（Platform Number）、餐饮服务（Food Service）、铁路服务（Railway service）、座位舒适度（Seat comfort）、验票服务（Ticket-collector service）、洗手间服务（Washroom service）、行李安全评分（Baggage security score）、车厢安全评分（Compartment safety score）、清洁度（Cleanliness）、出发延误分钟数（Departure Delay in Minutes）和到达延误分钟数（Arrival Delay in Minutes）等。
数据格式：CSV格式，包含 traincsv-1, testcsv-1 和 submission_lvl_1csv 三个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适用于旅客出行体验分析、服务质量评估和用户满意度建模。
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：适用于交通运输、服务质量评估、用户体验等领域的研究，如旅客出行行为分析、影响满意度的关键因素分析等。
行业应用：为铁路公司提供数据支持，用于优化服务流程、提升旅客满意度、改进运营管理等。
决策支持：支持铁路公司制定更有效的服务策略，优化资源配置，提升整体运营效率。
教育和培训：作为交通运输、市场营销、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解旅客出行行为，进行数据分析实践。
此数据集特别适合用于探索影响旅客满意度的关键因素，预测旅客对不同服务的评价，并为铁路公司的服务改进提供数据支持。
