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sábado, 18 octubre 2025 12:15 pm
Airline satisfaction survey dashboard
Introducción
Tras realizar el análisis exploratorio de las encuestas de una compañía aérea a sus pasajeros y obtener los principales insights, tal y como hicimos en el proyecto de Análisis de satisfacción, ahora mostraremos su representación visual mediante un dashboard. Para su desarrollo y diseño hemos seguido las siguientes fases:
1. Establecer los requerimientos
Antes de comenzar, es fundamental definir el objetivo del proyecto. En este caso, nos enfocaremos en proporcionar una visión detallada del perfil de los usuarios y de la distribución de su satisfacción en función de diversos factores, a través de una completa visualización en Tableau. Para lograr este objetivo, identificaremos los siguientes aspectos clave:
– Métricas: Hemos identificado las métricas clave que nos ayudarán a comprender el perfil del pasajero. Estas métricas incluyen:
Para entender la satisfacción del pasajero, consideramos:
Estas métricas nos permiten obtener una visión integral del perfil del pasajero y de su nivel de satisfacción con el servicio.
– Dimensiones: Las dimensiones son los datos cualitativos que se utilizan para segmentar y filtrar las métricas. En este caso, las dimensiones son: género, grupo de edad, tipo de pasajero, motivo del vuelo, tipo de vuelo, la clase, la categoría de retraso, los niveles de satisfacción y los servicios evaluados.
– Historicidad de los datos: Se trata de una encuesta de satisfacción de los pasajeros en relación con los servicios de la aerolínea. En cuanto a la historicidad de los datos, no contamos con información sobre cuándo se realizó la encuesta, ni detalles específicos sobre los vuelos o las fechas. El objetivo principal es obtener una visión clara del perfil del pasajero y su satisfacción, para identificar segmentos, patrones y mejorar el servicio ofrecido. No se busca estudiar una evolución temporal o tendencias a lo largo del tiempo.
– Granularidad: Cada dimensión supone una segmentación de los pasajeros, lo que implica que una granularidad máxima se refiere al nivel de detalle específico en cada dimensión. Por ejemplo, en términos de características demográficas, se ha segmentado a los pasajeros por género y grupo de edad; en hábitos de consumo por tipo de pasajero, motivo del vuelo, tipo de vuelo, distancia media de vuelo y clase de servicio. Esta granularidad máxima nos permite analizar con precisión el perfil de cada pasajero en función de múltiples variables, proporcionando una comprensión detallada y segmentada de sus características y comportamientos.
– Público objetivo: El público objetivo del dashboard incluye varios departamentos de la compañía. Por lo tanto, el diseño y la presentación de los datos se simplifican para asegurar que la información transmitida sea relevante y fácil de entender para todos los usuarios.
2. IDENTIFICAR LAS FUENTES DE DATOS
Nuestra principal fuente de datos es el dataset obtenido en el análisis previo que se guardó en formato Excel. Para que puedas familiarizarte con los datos, te proporcionamos una vista previa a continuación:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 129880 entries, 0 to 129879
Data columns (total 31 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 level_0 129880 non-null int64
1 index 129880 non-null int64
2 id 129880 non-null int64
3 gender 129880 non-null object
4 age 129880 non-null int64
5 customer_type 129880 non-null object
6 type_of_travel 129880 non-null object
7 class 129880 non-null object
8 flight_distance 129880 non-null int64
9 departure_delay 129880 non-null int64
10 arrival_delay 129880 non-null int64
11 departure_and_arrival_time_convenience 129880 non-null int64
12 ease_of_online_booking 129880 non-null int64
13 check_in_service 129880 non-null int64
14 online_boarding 129880 non-null int64
15 gate_location 129880 non-null int64
16 on_board_service 129880 non-null int64
17 seat_comfort 129880 non-null int64
18 leg_room_service 129880 non-null int64
19 cleanliness 129880 non-null int64
20 food_and_drink 129880 non-null int64
21 in_flight_service 129880 non-null int64
22 in_flight_wifi_service 129880 non-null int64
23 in_flight_entertainment 129880 non-null int64
24 baggage_handling 129880 non-null int64
25 satisfaction 129880 non-null object
26 life_period 129880 non-null object
27 flight_type 129880 non-null object
28 total_delay 129880 non-null float64
29 retraso_salida 129880 non-null object
30 retraso_llegada 129880 non-null object
dtypes: float64(3), int64(20), object(9)3. CREAR LOS CAMPOS CALCULADOS
Basándonos en los datos proporcionados, los únicos campos que se han calculado son las categorías OTP15, OTP120 y OTP180 para clasificar los vuelos según su puntualidad, así como los minutos promedio de retraso. Además, se ha creado una variable para visualizar la fecha actual.
4. DISEÑO DEL DASHBOARD
El diseño del dashboard ha sido pensado para proporcionar una experiencia de usuario intuitiva y eficiente, con una interfaz clara y limpia que facilitar notablemente la localización de contenidos y escaneo de la información. Los colores seleccionados son los colores corporativos, lo cual ofrece una identidad visual.
El dashboard se compone de 2 secciones principales: ‘Customers profile’ dedicada a mostrar el perfil de los pasajeros y ‘Customers opinion’ que muestra la distribución de la satisfacción. Cada una de estas secciones cuenta con su propio conjunto de datos, pero comparten 3 áreas comunes:
1. Sidebar Izquierdo
Proporciona acceso rápido a la otra sección y funcionalidades. Aquí se muestra:
– El logotipo del restaurante para establecer la identidad de la marca.
– Un menú de navegación que permite explorar cada sección de manera independiente.
– Un widget que permite la descarga del dashboard en formato PDF para una referencia fácil y rápida.
2. Layout Superior
Proporciona una vista general y rápida de los principales indicadores de rendimiento del restaurante. Su diseño proporciona coherencia visual en todos los dashboards.
– Incluye el título del dashboard, el nombre de la sección y la fecha actual para contextualizar los datos.
3. Layout inferior
Constituye el área principal del dashboard donde se presentan los gráficos y visualizaciones detalladas.
– Cada dashboard presenta una variedad de gráficos específicos relacionados con el segmento, como gráficos de barras, líneas, anillos y tablas, entre otros. Estos gráficos ofrecen una representación visual de los datos que permite a los usuarios explorar y analizar diferentes aspectos. En la sección ‘Perfil de los Pasajeros’, cada gráfico actúa como filtro al hacer clic en sus categorías correspondientes. Por otro lado, en la sección ‘Opiniones de los Pasajeros’, se utiliza un control deslizante para filtrar las dimensiones según si los pasajeros están satisfechos o insatisfechos.
Te dejo una imagen para que te hagas una idea y un enlace directo al dashboard en Tableau.
