최근 정부가 해외 입국자 방역완화 방침을 발표한 이후로 해외여행 수요가 급증하고 있습니다.
국토교통부 항공정보포털시스템에 따르면 전년 동기 대비(5.1~5.26) 5배 가까이 증가했다고 합니다.
이런 뉴스를 접하다 보니 최근 여행에 관심을 가지게 되었고 Kaggle에서 여행에 관련된 데이터를 찾아보게 되었습니다.
아래는 AirAsia의 항공을 예약한 고객들의 정보와 비행 보험 가입 여부가 들어있는 데이터입니다.
이 데이터를 활용하여 비행 보험 가입 여부에 영향을 미치는 요인들은 무엇인지 분석해보겠습니다.
https://www.kaggle.com/datasets/mundher/airasia-passengers
Id | Identifier |
---|---|
PAXCOUNT | Number of customer traveling |
SALESCHANNEL | Sales channel booking was made on |
TRIPTYPEDESC | Trip Type (Round Trip, One Way, Circle Trip) |
PURCHASELEAD | Number of days between travel date and booking date |
LENGTHOFSTAY | Number of days spent at destination (derived for one way trips) |
flight_hour | Hour of day of Flight departure |
flight_day | Day of week of Flight departure |
ROUTE | OriginDestination flight route (KULPEN – Kuala Lumpur to Penang) |
geoNetwork_country | Country from where booking was made |
BAGGAGE_CATEGORY | Has bought extra baggage in booking |
SEAT_CATEGORY | Has bought preferred seat in the booking |
FNB_CATEGORY | Has bought in-flight meals |
INS_FLAG | Has bought insurance? (Target Variable) |
flightDuration_hour | Total duration of flight (in hours) |
비교분석
✅ 보험에 가입하지 않은 사람들은 주로 호주, 한국, 뉴질랜드, 일본, 대만. 인도에서 예약했다.
✅ 보험에 가입한 사람들은 주로 말레이시아, 인도네시아, 중국, 태국, 싱가폴, 베트남, 마카우, 필리핀, 홍콩에서 항공을 예약했다.
✅ 보험에 가입한 사람들의 경우 비행 시간이 더 긴 경우가 많다.
✅ 보험에 가입한 사람들의 경우 추가 수하물을 예약한 사람이 더 많다.
❗ 보험에 가입하지 않은 사람들의 경우 비행 시간이 상대적으로 짧고, 추가수하물을 예약하지 않은 사람들이 많았다.
❗ 호주, 한국, 뉴질랜드, 일본, 대만. 인도에서 접속한 사람들의 경우 보험에 가입하지 않은 사람들이 많았다.
❗ 위의 특징에 해당되는 고객들을 대상으로 비행 보험 프로모션을 진행하면 판매율을 높일 수 있을 것이다.
다른 피처들은 마이크로 세그먼트로 분석이 되는데 INS_FLAG는 분석이 진행되지 않아 추가적인 분석을 진행할 수 없었다 ㅜ.ㅜ..
💗 클릭만으로 여러가지 분석을 진행해볼 수 있어서 편리했습니다 ! 코드를 작성하는 시간을 아낄 수 있어 효율적인 분석이 가능했습니다. 데이터 히어로를 통해 하트카운트의 다양한 기능을 접해볼 수 있었고 관련된 데이터 분석 이론들도 함께 공부할 수 있어 좋은 기회였습니다 😊