想想你上次坐飛機是什么時候。那次體驗如何？大多數人可能會想到對他們過去的航班產生正面和負面影響的幾個方面，并最終影響了他們的滿意度。
在航空旅行方面，乘客滿意度是航空公司的一項關鍵指標。僅僅知道你的乘客滿意是好的，但知道他們為什么滿意更重要。這些見解可以真正幫助航空公司從客戶的角度了解他們的優勢在哪里以及他們可以在哪些方面進行改進。讓我們仔細了解一下。
一項客戶滿意度研究要求乘客對其整體滿意度以及航班的其他方面（例如座位位置、在線預訂的便利性、腿部空間、起飛延誤時間）進行評分。這項調查發現，54%的乘客對他們的航班感到滿意，這告訴我們，總體而言，大多數客戶對他們的體驗感到滿意。
了解客戶滿意的原因
很高興知道大多數客戶對他們的飛行體驗感到滿意。接下來的邏輯問題是：為什么客戶感到滿意，是什么將滿意的客戶與中立/不滿意的客戶區分開來？該調查為我們提供了許多預測變量 (>15) 和大量數據（超過 100,000 行）。利用最新版Minitab Statistical Software中的 Predictive Analytics 菜單，我們可以使用 CART 快速確定客戶滿意度的關鍵驅動因素。
CART (Classification and Regression Trees) 分類和回歸樹是一種決策樹算法，用于幫助查找數據變量中的重要模式和關系。如果您面臨的問題或挑戰具有二項式或多項式分類響應，請使用CART Classification，而任何具有許多分類或連續預測變量的連續響應都應使用CART Regression。
在本次調查中，我們將客戶分為兩組，無論他們是否滿意，因此我們將使用 CART Classification。CART 背后的主要思想是我們將預測變量劃分為不同的區域，以便可以更準確地預測因變量（也稱為目標變量，在這種情況下為滿意度）。Minitab Statistical Software 將自動為您找到最佳決策樹，并提供模型統計數據，以便您了解模型是否有用。
在分析這些數據時，默認模型非常大——這完全沒問題。假設您真的只想關注并了解滿意度的關鍵驅動因素。在這種情況下，相對變量重要性圖可以告訴您哪些預測變量是樹中最重要的變量。
如下所示，在預測滿意度時，機上娛樂和座椅舒適度是最重要的變量，其次是在線預訂的便利性和在線支持，這也非常重要。
適應替代模型的靈活性
CART Trees 通常會很大。查看具有類似信息的較小 tree 可能很有用，特別是如果我們計劃將我們的發現傳達給其他人。幸運的是，Minitab Statistical Software 的最新版本包含一個交互式模型視圖，可讓您在一個方便的窗口中探索、查看和檢查替代模型。
如下所示，選擇了一個小得多的 tree ，因此我們可以查看關鍵變量和拆分。
樹形圖幫助您了解細節
現在更詳細地查看 tree，我們可以看到，當機上娛樂評分高于 3.5 時，大約 81% 的客戶將他們的體驗評為滿意。
Minitab 統計軟件中 CART Tree 中的指示條
紅色和藍色指示條（如上圖和 tree 的每個節點所示）使這些結果很容易看到，藍色表示滿意，紅色表示不滿意。這也有助于您注意到，當客戶對機上娛樂的評分低于 3.5 時，如果座位靠近窗戶或過道，他們往往會更滿意，但如果他們有中間座位的（沿著 tree 左側的路徑查看），他們會更不滿意。
當您想了解重要變量時，CART Trees 非常有用，它們也使任何人都可以通過查看模型中的拆分值來輕松探索變量。使用上面的tree ，航空公司可能不會太驚訝地發現客戶想要好的機上娛樂和舒適的座位——但知道即使機上娛樂不是很好，他們也可以讓乘客對舒適的座位感到滿意——這是一個重要的分析。
CART 是您的分析工具箱的有用工具，因為它不需要很多假設并且可以很快完成分析。如果您因為預測分析和機器學習對您來說太復雜，而有未分析的數據。試試 CART - 現在在最新版本的Minitab Statistical Software中變得更加容易操作使用。
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