用大数据实时分析航空公司的客户满意程度

  大数据分析是时下最流行的话题，很多人认为这不过是IT厂商的炒作，但实际上大数据分析应用得当的话，确实能以极低的成本交付极高的商业价值。

  下面介绍一个航空业利用大数据实时分析客户满意度的案例。剑桥航空研究机构的总裁Jeffrey Breen利用R语言分析了消费的人在Twitter上公开表达的，对几家主要美国航空公司的态度倾向。详见PPT：

  在PPT的27页，Breen通过Twitter分析出的航空公司用户满意度与美国用户满意度指数（ACSI）的调查的最终结果非常接近。

  这个结果的惊人之处在于：Breen使用的是免费的R语言和公开的Twitter数据，而ACSI则是费时费力，且成本很高的市场调研研究项目，而且社会化数据分析一个人就能够实现。更重要的是，社会化数据分析相比传统市场调研最大的优势是其实时性。

  航空业客户满意程度看上去还不错，比银行、服装、汽车行业排名高，但下表能够准确的看出比酒店、餐饮和超市等行业的要低：

  Twitter数据分析结果与ACSI调查的最终结果的对比（基本一致，西南航空遥遥领先其他航空公司）：

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