
大数据显示:男人比女人更爱“选座”
日前,关于航空公司开收“伸腿费”的消息将国内航班“付费选座”推向舆论的风口浪尖。据携程旅行网统计,在预订机票的旅客中,20%的人会通过网站或App提前选座,其中“靠窗位”占比超过“过道位”,成为大部分旅客的“心头好”,而紧急出口并不受宠。28-35岁的男性商务人士最爱选座。
中青年商务男性最爱“选座”
近年来,在互联网浪潮的席卷下,航空公司与旅行网站推出免费“网上选座”服务。一般而言,国内航空公司会在开放“网上值机”的同时,开放“网上选座”,受理时间通常是航班起飞前24-72小时以内。
相比之下,旅行网站的受理时间更加宽泛,客人可在预订机票的同时,就提前预约座位。最近,携程旅行网发布一份统计数据称,在开放选座的航班上,有近10%的旅客在订票同时,提交了选座申请,加上“网上值机”开放后的办理选座的人数,携程提前选座的旅客比例可升至20%。
一直以来,女性给人留下出行前事无巨细、做足准备工作的印象。然而,根据携程的调研数据显示,在携程预订机票并提前网上选座的旅客中,28-35岁的男性商务人士占比最多,达31.5%,看来男性商务人士更关心“在飞机上坐在哪里”。
“男性商务人士由于出差次数多,乘飞机的频率高,更容易偏爱某类座位。” 携程机票专家分析,“中青年商务男性熟练掌握着网站和App的使用,对网上预选座位接受度较高,因此成为提前选座人群中占比最大的一类人。”
“靠窗座位”好还是“靠过道座位”好?携程的统计数据显示:在该网近三个月“网上选座”订单中,48.8%的用户选择了“靠窗座位”,37.9%的用户选择了“靠走道座位”。
紧急出口位不太受宠
在航空公司推出的可付费选择座位里,第一排和紧急通道因其空间大最占优势。根据民航规则,坐在紧急出口座位上的旅客在发生紧急情况时,应能协助机组成员组织撤离。因此,身体健康且年轻的男性通常会被优先安排于紧急出口座位。
然而,携程的调研数据显示,紧急出口位在飞行时间普遍较短的国内航线并没有那么受宠,在受访人群中仅有18.2%的人表示会选择紧急出口位。一名曾经被安排在紧急出口座位的李小姐表示,“虽然紧急出口座位比其他座位宽敞得多,但规矩也多:例如拎包不能随身携带,只能放在行李架上;座椅靠背设置为不可调节后靠等。所以我不太喜欢坐紧急出口位。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01