过节逃不过坐飞机！大数据居然揭发了美国航空业的秘密

项目动机

航空业经济规模巨大，整个行业的好坏，不仅关乎从业者（飞行员、飞机工程师、地勤及空乘等），也与整个经济形势息息相关。据国际航空运输协会（IATA）2016年12月的统计显示，航空公司平均能从每位乘客处获得7.54美元（约合50元）的利润。

IATA的数据展望显示，虽然航空业的利润在2016年达到356亿美元左右的周期性高峰，但在2017年可能出现软着陆，净利润获将回落到298亿美元左右，另预计2017将是航空业连续获盈的第八年，这表明航空业已具备抵抗产业结构性调整的能力。最大亮点则是，每位乘客为航空公司贡献7.54美元的利润。

作为美国的居民、飞行员的女儿和半个“空中飞人”，我对美国航空业特别感兴趣。IATA在上述同一篇文章中对各航空公司进行了分析，得出结论：“北美洲的航空公司目前财务业绩强劲。税后净利润将在明年达到历史新高的181亿美元。该地区航空公司的净利润率也有望达到8.5%，平均利润为19.58美元/乘客。

虽然北美航空业表现强劲，但我们要学会“居安思危”。在保持追赶乘客需求、确保持续增长和在各行业中保持领先水平之时，北美航空业一定存在一些不足之处，或者是一些警示。延续行业增长和领先的第一步就是慢速乘客的需求，所以，对于我的项目而言，核心点就是发现航空乘客到底喜欢什么或是不喜欢什么。该项目的交互产品可以在Shiny App中查找到。

数据准备

首先，我通过Skytrax这个网站来更好的研究哪些方面对乘客选择航空公司存在明确的影响。Skytrax网站专门收集乘客对航班运行中的几乎每一个航空公司的评论。大体对航空公司的态度结构如下：

为了将这些数据收集下来并转化为可用于分析的格式，我用Selenium写了一个Python脚本，相关代码可以在Github页面上找到。Skytrax网站上有几百个航空公司的评论数据，我从中选取了北美最大的11家航空公司数据：阿拉斯加航空（Alaska Airlines）、Allegiant航空、美国航空（American Airlines），达美航空（Delta Airlines）、Frontier航空，夏威夷航空（Hawaiian Airlines）、捷蓝航空（JetBlue Airways）、西南航空（Southwest Airlines）、Spirit航空、美国联合航空（United Airlines），维珍美国航空（Virgin America）。我总共抓取了约10000条评论数据，数据中包含的变量具体如下：

• 航空公司：乘客点评的航空公司

• 总体得分：总体评价打分，满分10分

• 作者：评论者姓名

• 日期：评论日期

• 评价：乘客的评论内容

• 飞机：机型

• 出行类型：商务/情侣/休闲/家庭休闲/个人休闲

• 客舱类型：公务舱、经济舱、头等舱、高级经济舱

• 航程：出发地和目的地（例如：芝加哥至波士顿）

• 出行年月：对于存在问题的航行所记录的年月日期

• 座位舒适度：5分为满分

• 客舱服务：5分为满分

• 机上食物：飞机上食品和饮料的质量，5分为满分

• 机上娱乐：飞机上的电影、wifi等质量，5分为满分

• 地面服务：飞行前的地面服务体验，5分为满分

• 性价比：是否觉得值回票价，5分为满分

• 推荐：是否会向其他人推荐该航空公司（是或否）

一个值得注意的细节是，以上不同方面的评分并非必填项，所以，乘客进行评分时，未必每项都填。这意味着，每一个总评分包含的分项可能是不同的。这对项目在工程和分析两方面都会造成影响，在工程方面，由于每条评分包含不同分项，因此，选用了Selenium工具而非速度更快的Python Scrapy；在分析方面，如果乘客没有对每方面都进行评分，则该分项记录中会出现缺失值 (NAs) ，这对寻找问题的答案会产生影响。

问题一

在座位舒适度、客舱服务、食物和饮料、娱乐以及地面服务这些方面，哪些在乘客对航空公司的评分中占最重要的分量呢？

这是一个经典的机器学习问题——易问难答。困难在于预测变量之间潜在微妙的相互作用。为了在我的项目中解决这个难题，我决定使用随机森林（Random Forests）的方法；这种方法无需变量满足正态分布假设，而其他很多机器学习方法（例如线性回归）都需要变量满足正态分布假设。由于评论数据的偏态性，这里所涉及的几乎所有预测变量（座椅舒适度、客舱服务、食品和饮料、娱乐、地面服务）都不是正态分布的，而是呈现双峰型分布，峰值分别在分值1和5附近。

我使用R语言“随机森林包”中的Randomforest()函数，该函数采用非参数Breiman随机森林算法来产生回归模型。这个模型通过自变量之间的比较，来预测每个自变量对于应变量的不同重要程度。通过这个算法，我挑出了对于总体航行评分最重要的五个自变量，具体算法的相关细节点击此处。下图是根据randomforest()函数算出来的各个自变量重要性图。

需要注意的是：以上的数据结果是基于我自己设定的一个数据集，在该数据集中，我将所有的缺失值都设置为3分。这样赋值所基于的假设是：如果乘客没有对某项进行评分，那或许是因为他对该项目的好坏持犹豫态度，基于此，我们赋予一个居中值3（分值范围为1-5）。但这仅仅只是一个假设，可能会与真实结果存在差异，因此，我又做了以下两件事情： 

• 用同样的算法，对三个不同版本的数据集进行运算：第一个是将缺失值赋值为3分；第二个是将缺失值赋值为该分项评分的平均值；第三个是只选择所有分项都有评分的数据。上图的结果来自第一个版本的数据集计算结果，但通过计算发现，不同版本数据集的计算结果是一样的。由此可以认为，根据Breiman算法的计算结果，地面服务在总体评分中占据最重要的分量，位列其后的分别是座位舒适度、客舱服务、食物和饮料以及娱乐。

• 分析所有评论中包含的不同变量比例。人为输入缺失值难免使结果产生偏差，但如果不将这些评论包含在内，可能会遗漏一些潜在且富有价值的信息。在这个案例中，缺失趋向于陷入非随机缺失(Missing not at Random,MNAR)，随机缺失值并非呈随机分布，也就是说变量缺失情况与该变量的重要程度是有关联的。那些有大量缺失值的变量的重要性似乎比那些缺失值较少的变量重要性要低。为了证明这一点，我对评论中各变量的缺失值进行了统计。

根据分析发现：几乎在每个总体评分中，每位乘客都会对客舱服务和座位舒适度两个方面进行打分，而对地面服务这一项目进行评分的人数大概只有55%左右。

数据洞察发现：客舱服务和座位舒适性这两方面是每位乘客评分时都会打分的，因此，这两个方面是乘客最为重视的。通过Breiman随机森林算法可知，这两方面在总体评分中的重要性分列二、三位；所以，我们可以认为，这两方面对乘客总体评分的影响是最大的。此外，虽然地面服务似乎是最常被忽略的方面之一（可能对一般客户来说最不重要），但在总体评分中，我们可以发现，只要乘客对此项进行了打分，那其对总分的影响往往很高。也就是说，绝大多数人并不关心地面服务好坏，但如果有关注这项服务的人，那么这些人对地面服务的好坏程度会非常重视。

问题二

美国不同航空公司在乘客体验的不同方面做得如何？ 

根据问题1中的方法，接下来对每个航空公司的情况进行分析和比较，分析仍旧涉及客舱服务、娱乐、食物和饮料、地面服务以及座位舒适度这五方面。为方便比较，分别对其进行1到5的编号，另外还有给予一个缺失值（NA）编号项，分别计算每个航空公司在各方面的乘客打分率，以及乘客总体的未打分率。结果如下：

结果发现：在所有航空公司中，作为廉价航空公司的捷蓝航空座位舒适度评分率最高，该航空公司可以被称为“座位舒适度”方面的行业领先者；同样的，阿拉斯加航空公司应该把自己定位为客舱服务方面的引领者。根据问题1的研究结果，座位舒适度和客舱服务是乘客最为重视的两个方面，这两个航空公司在进行广告宣传时，可以着重于这两个方面。

就总体情况而言，各航空公司的评分数据中，对娱乐的评分率都是比较低的。如果某家航空公司在其他方面的表现都是中等水平，那么娱乐方面可能是他们能寻求突破的点（包括机上影院、Wifi性能等），机上娱乐服务水平的提升，也有利于让更多乘客关注这方面的体验并进行评价。

Spirit航空在每个方面得到的得分几乎都在1分左右，乘客对该航空公司所有这些方面的服务都不太满意。该航空公司需要对乘客的需求进行更多挖掘。

数据洞察：总体而言，美国航空业在客舱服务做得最好，在地面服务和座位舒适度方面做得最差（在这两方面，5分评级的数量比其他方面的都要少）。此外，娱乐方面的评分率非常低。通过对这五方面的分析研究，可以让不同航空公司（特别是一些小型和私营的）寻找自身突破点，在乘客重视的领域（如客舱服务和座位舒适度）多做文章，也可以另辟蹊径，专注于目前被忽视的一些领域（如娱乐、地面服务、食品和饮料等）。

问题三

在正面评价和负面评价中，最常出现的词分别是什么？

之前的问题主要是研究乘客在客舱服务、娱乐、食物和饮料、地面服务、座位舒适度五个方面的感受。但这五个方面并不能涵盖乘客对航空公司服务所有方面的印象和体验。因此，我通过分析评论文本，来进一步了解乘客想法。为了做到这一点，我使用了单词云，这一方法在剔除了文本中的“the”和“to”等分析文本中出现概率最高的词。

我通过R语言汇中的“tm”、“wordcloud”和“memoise”三个包来生成单词云，分别对每个航空公司以及所有航空公司整体的正面和负面评价进行了分析。正面评价主要来自于评分大于6（总分为10）的评论；负面评价主要来自于评分小于5（总分为10）的评论。下图是正负面评价关键词形成的单词云：

 在正面和负面评论中，“时间（Time）”这个词都位列前三位。这也就是说，问题1和2中提到的五大方面问题并未涵盖全部乘客关心的内容。如果对各航空公司的评论进行进一步分析可以更明显的看到，乘客主要的抱怨都是关于时间的。特别是“小时（Hours）”这个词，在那些负面评论中是最常出现的，我们可以认为，乘客通常能接受的延误时长在1小时之内，超过1小时之后，就会开始产生抱怨。而在正面评论中，不会涉及关于时长的讨论，也就是说，不论航空公司为乘客节省了多少时间，都会获得肯定。

“座位”和“服务”两个词在各评论中仍旧出现在最常出现的5个词中，由此也证实了问题1和2中的研究。

此部分研究除能为航空业整体发展趋势提供更多信息外，也能为各航空公司的发展提供帮助。例如，“亚特兰大”在达美航空的负面评论中经常出现，表明该航空公司在这一区域有较多问题；同样的，Frontier航空在丹佛地区存在一些问题，而对于夏威夷航空的的乘客，他们最关心的是舱位，不论在正面还是负面评价中，都出现大量关于舱位的评论。对于Spirit航空，虽然在问题1和问题2中涉及的五个方面评级中都排名垫底，但其负面评价中涉及的内容与其他航空公司并无区别，也就是说，乘坐该航空公司的乘客也对延误问题有最多的抱怨；而在正面评论中，乘客们提到了“座位”一词。

数据洞察：航空公司乘客在撰写评论时，最常提到的词是时间，位列其后的是服务和座位。在对Spirit航空的研究后，具有令人惊讶的发现——是否能节约乘客时间比其他任何因素都更能左右乘客对航空公司的总体评级。在商业实践中，这意味着只要能节省乘客时间，都会促进他们的业绩提升。而对于某些航空公司而言，即时仅仅针对某个城市的航线进行改进，也能提升乘客满意度。

结论和未来展望

尽管有很多因素影响飞行体验，航空公司在改进服务提升乘客数方面，可以着重关注重点的几个方面，特别是“时间”、“座位舒适度”和“客舱服务”。该研究只是一个开始，研究涉及的每个方面都值得被进一步研究。例如，研究提升座位舒适度的成本与效益之间的关系，这对航空公司如何通过提升座位舒适度来增加销量是非常有益的。

此外，我希望采用更先进的机器学习技术来帮助预测客户的评级，进而对销售情况进行预测。为此，我将进一步对尚未使用的数据进行挖掘，包括航线、乘客类型、客舱类型、航班日期以及相关的天气和经济数据。另外，通过更复杂的自然语言分析工具如会话模型，对评论文本进行更细致深入的分析，以期获得更多研究结论。

备注

• 本文是文章《Increasing Airline Customer Satisfaction》的编译版。

• 本文仅代表作者观点，文中图片均来自作者。
  

• 文中涉及的相关代码和算法均可以在点击内文链接查看。

数据侠门派

Kathryn Bryant毕业于美国著名女子学校布尔茅尔学院（Bryn Mawr College），并获得数学博士学位，对大数据科学充满热爱。Kathryn还是低维拓扑学学者，并曾在科美国顶尖私立文理学院罗拉多学院(Colorado College)任教。

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本文由“DT字幕组”出品，感谢叶一对本文的翻译支持。

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