航空会社顧客満足度分析

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航空会社顧客満足度分析

航空会社顧客満足度分析

本リポジトリ「Airline_Customer_Satisfaction_Analytics」は、航空会社の顧客満足度に関するデータ分析プロジェクトです。顧客のアンケートデータを用いて、満足度に影響を与える要因を探索的データ分析（EDA）や可視化により明らかにし、航空サービス改善のための示唆を提供します。Jupyter Notebookを中心に構成され、実務的な分析手法と結果解釈が体系的にまとめられています。

https://github.com/narasimha-31/Airline_Customer_Satisfaction_Analytics

概要

「Airline_Customer_Satisfaction_Analytics」は、航空会社の顧客満足度に関するデータセットを用いて、満足度向上に寄与する要因を探る分析プロジェクトです。アンケート形式の顧客データを基に、各種サービス項目が満足度に及ぼす影響を探索的データ分析（EDA）で詳細に調査し、グラフや統計指標によって可視化。分析結果は、航空会社が顧客体験を改善するための具体的な施策立案に役立ちます。Jupyter Notebook形式で解析過程が整理されており、データサイエンス入門者から実務者まで幅広く参照可能です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 航空会社の顧客満足度に関する詳細な探索的データ分析（EDA）を実施
  • 複数のサービス項目（機内食、座席快適性、搭乗手続きなど）と満足度の関係性を可視化
  • Jupyter Notebook形式で分析過程を再現可能に整理
  • 実務での顧客満足度改善に活用できる示唆を提供

技術的なポイント

本リポジトリの技術的な核は、顧客満足度に関するデータセットを最大限に活用した探索的データ分析にあります。分析はJupyter Notebookで展開され、Pythonのpandasやmatplotlib、seabornなどのライブラリを用いてデータの前処理から可視化までを実施しています。特に、顧客属性やサービス項目ごとに満足度の分布や相関を細かく解析し、どの要因が顧客満足に強く影響しているかを明確にしています。

また、カテゴリカルデータ（例：搭乗クラス、顧客タイプ）と数値データ（例：機内WiFiの評価、遅延時間）を組み合わせた多面的な分析を実施し、単純な平均値比較に留まらず、分散や分布の違いも考慮。このため、航空会社のマーケティングやカスタマーサービス部門が、改善すべきポイントを具体的に把握できる構造になっています。

さらに、データの欠損値処理や異常値の検出も丁寧に行われており、分析の信頼性を担保。Notebook内には分析結果の解釈や次のステップへの提案も記載されており、データ分析の技術的な側面だけでなく、ビジネス的な視点も同時に学べる点が特徴です。

本リポジトリは規模は小さいものの、実務での顧客満足度分析の基本的な流れを理解する教材としても価値が高いといえます。Pythonを用いたデータ分析の基礎やEDAの具体的手法に触れたい方にとって、実践的なリソースとなるでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Airline Web: dir
    航空会社のウェブサービスに関する関連資料やコードが格納されているディレクトリ
  • Dataset: dir
    顧客満足度分析用の原データセットを保存
  • EDA: dir
    探索的データ分析のJupyter Notebookや関連資料を格納
  • README.md: file
    プロジェクトの概要説明と利用方法などを記載

まとめ

航空会社の顧客満足度を実践的に分析する良質な教材リポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋： （特に詳細なREADME記載はありませんが、プロジェクト概要と分析内容が簡潔にまとめられています。）