旅客出行行为分析数据集PassengerTravelBehaviorAnalysis-lx110011100111
数据来源：互联网公开数据
标签：旅客行为, 航空数据, 航线分析, 客舱偏好, 乘客画像, 机器学习, 数据挖掘, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的旅客出行数据，记录了旅客的航班行程、客舱偏好、个人信息以及相关消费数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含按月、年统计的客舱偏好相关数据，推测可用于分析一段时间内的旅客行为变化。
地理范围：数据涵盖了旅客的出发地、目的地等航线信息，可用于分析不同区域的旅客出行特征。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
旅客个人信息：如性别、年龄、国籍、居住地等。
航班信息：如出发地、目的地、航班号、起飞时间、舱位等级等。
客舱偏好：如不同舱位（头等舱、商务舱、豪华经济舱、经济舱）在不同时间段（近3个月、6个月、1年、2年、3年）的乘坐次数。
消费数据：如票价、税费、EMD标签等。
其他信息：如常飞城市、会员等级、注册渠道等。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv和traincsv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于旅客出行行为分析、客舱偏好分析、以及构建个性化推荐模型等。
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、市场营销、消费者行为等领域的研究，如旅客出行模式分析、客舱偏好变化研究、用户画像构建等。
行业应用：可以为航空公司、旅游公司等提供数据支持，尤其在优化航线规划、提升客舱收益管理、个性化营销等方面具有实用价值。
决策支持：支持航空公司制定更精准的营销策略、优化服务流程，提升旅客满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入了解旅客行为分析方法。
此数据集特别适合用于探索旅客出行习惯、客舱偏好与个人特征之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升服务质量、优化资源配置等目标。
