旅客行为特征预测训练数据集PassengerBehaviorFeaturePredictionTrainingDataset-sameepshrestha
数据来源：互联网公开数据
标签：旅客行为, 航空数据, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户细分, 航空公司
数据概述：
该数据集包含旅客飞行数据，记录了旅客的多种行为特征，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但基于特征的构成，可推测为一定时间内的旅客行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了工作国家和工作省份等信息，推测覆盖多个国家和地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括旅客的性别、年龄、飞行次数、血压总和、年度消费总额、航段总里程、最后一次飞行到结束的时间间隔、平均飞行间隔、最大飞行间隔、兑换次数、平均折扣、积分总额、未飞行积分、复发次数、年龄、FFP天数（飞行常客计划天数）、工作国家（如中国、香港、日本、韩国、美国）、工作省份（多种编码方式，包含地名和特殊字符）、FFP等级等。
数据格式：CSV格式，文件名为Tidy_Train.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的旅客行为数据集，已经过清洗和整理。
该数据集适合用于旅客行为分析、客户细分、风险预测和个性化营销等领域。
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：适用于航空旅客行为分析、用户画像构建、预测模型开发等学术研究，例如，研究旅客消费行为与飞行习惯的关系。
行业应用：可以为航空公司、旅游服务商等提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、个性化推荐、营销策略制定等方面。
决策支持：支持航空公司优化运营策略，提升客户满意度，实现收益最大化。
教育和培训：作为数据挖掘、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分析。
此数据集特别适合用于探索旅客行为与各种特征之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性，并优化营销策略。
