多领域综合数据分析数据集Multi-domainIntegratedDataAnalysisDataset-nismam
数据来源：互联网公开数据
标签：产品信息, 航班数据, 球员数据, 机场信息, 航空公司信息, 数据整合, 多源数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自多个领域的数据，记录了产品信息、航班信息、球员属性、机场信息和航空公司信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集，反映了特定时间点的数据状态。
地理范围：数据覆盖全球范围内的机场、航空公司，以及可能的产品销售市场和足球运动员。
数据维度：
products.csv：包含产品名称、类别和价格信息。
airlines.csv：包含航空公司代码和描述。
airports.csv：包含机场代码和描述。
flights.csv：包含航班日期、航空公司、航班号、起降机场、起降时间、延误信息、飞行时间、距离等。
player_attributes.csv：包含球员的各项属性，如综合评分、潜力、技术能力、身体素质等。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的数据集，如Kaggle等，已进行初步整理。
该数据集适合用于多领域数据分析、数据整合、模型构建以及跨领域关联性研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于市场分析、交通运输研究、体育数据分析、产品定价策略、关联性分析等研究方向。
行业应用：可以为电商行业、航空业、体育产业提供数据支持，例如产品推荐、航班预测、球员评估等。
决策支持：支持企业的产品定价、市场营销、运营优化、风险管理和战略规划。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员进行实践操作和案例分析。
此数据集特别适合用于探索不同领域数据的内在联系，进行综合分析和预测，例如分析产品价格与球员表现之间的关系，或者研究航班延误与机场地理位置的关系，帮助用户进行更深入的数据洞察。
