旅客满意度影响因素分析数据集PassengerSatisfactionInfluencingFactorsDataset-ahmedhamdy438
数据来源：互联网公开数据
标签：旅客满意度, 航空数据, 用户画像, 客户体验, 机器学习, 情感分析, 行为分析, 数据挖掘
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，记录了旅客在航班体验后的反馈信息，以及与满意度相关的多个特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的旅客反馈的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含航班相关信息，推测为全球范围内的旅客数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括旅客的个人信息（如性别、年龄、客户类型），航班信息（如飞行距离、舱位等级、旅行类型），以及旅客对各项服务的评分（如WiFi服务、登机体验、机上娱乐、清洁度等），以及出发和到达延误时间。
数据格式：CSV格式，文件名为XGBOOST_Data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于旅客满意度分析、用户画像构建、服务质量评估和预测建模。
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：适用于航空服务质量评估、用户行为分析、客户体验研究等领域的学术研究，例如探索不同因素对旅客满意度的影响。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在提升服务质量、优化航班运营、改进客户关系管理等方面。
决策支持：支持航空公司制定数据驱动的决策，例如优化航班服务、个性化推荐、预测旅客流失等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解旅客行为和满意度影响因素。
此数据集特别适合用于探索影响旅客满意度的关键因素，建立预测模型，从而帮助航空公司提升客户满意度和忠诚度，优化运营效率。
