航班乘客与收入预测分析数据集FlightPassengerandRevenuePredictionAnalysis-sevenxia
数据来源：互联网公开数据
标签： 航空数据, 乘客分析, 收入预测, 航班信息, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的航班乘客和收入相关数据，旨在用于预测分析和市场营销策略研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集涵盖了2015年的航班数据。
地理范围：数据主要涉及美国国内航班，包括始发地和目的地机场信息。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括航班行程信息、乘客信息、收入数据等。具体数据项包括：ItinID（行程ID）、MktID（市场ID）、MktCoupons（市场优惠券）、Year（年份）、Quarter（季度）、Origin（始发地）、Dest（目的地）、Passengers（乘客数量）、MktFare（市场票价）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括多个文件，如Ticket_textual.csv（文本数据）、Ticket_labels.csv（标签数据）、Ticket.csv（主要航班信息）、Ticket_100k.csv（10万条航班数据）以及Adult相关数据。
来源信息：数据来源于公开的航空数据，经过清洗和整理，便于分析和建模使用。
该数据集适合用于航班乘客行为分析、收入预测、市场营销策略研究、以及机器学习模型的构建。
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：适用于航空运输、市场营销、数据科学等领域的学术研究，如乘客出行行为分析、票价预测、航班收入预测等。
行业应用：可以为航空公司、机场、旅游公司等提供数据支持，特别是在优化航班运营、制定定价策略、提升乘客满意度等方面。
决策支持：支持航空业相关领域的决策制定，例如航线规划、运力分配、市场营销活动的优化等。
教育和培训：作为数据科学、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深入理解航空数据分析。
此数据集特别适合用于探索航班乘客行为模式、分析市场营销活动效果、预测航班收入，从而帮助用户实现优化决策、提升运营效率等目标。
