Airline Passenger Satisfaction

هذا المشروع يهدف إلى تحليل مستوى رضا ركاب الطيران باستخدام تقنيات تحليل البيانات وMachine Learning لاكتشاف العوامل التي تؤثر على تجربة العملاء. يعتمد المشروع على Dataset تحتوي على معلومات مثل: نوع الرحلة (Business / Personal) درجة السفر (Economy / Business) تقييم الخدمات (Seat Comfort, Food, Service, etc.) حالة الرحلة (Delay, On Time) مستوى رضا العميل (Satisfied / Neutral / Dissatisfied) خطوات العمل: تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة تحليل البيانات (EDA) لفهم سلوك العملاء استخدام Data Visualization لعرض الأنماط والاتجاهات استخراج أهم العوامل المؤثرة على رضا العملاء بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بمستوى الرضا 📊النتائج: راحة المقعد والخدمة داخل الطائرة من أهم العوامل المؤثرة التأخير في الرحلات هو السبب الرئيسي لعدم الرضا ركاب درجة Business لديهم أعلى مستوى رضا الهدف من المشروع هو تحسين تجربة العملاء في شركات الطيران من خلال تحليل البيانات واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.