航班订座价格预测数据集FlightBookingPricePredictionDataset-monikachdhankhar
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集主要记录了航班订座的价格数据，适用于价格预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个航空公司和多个城市之间的航班。
数据维度：数据集包括航班日期，出发城市，到达城市，航空公司，舱位等级，提前预订天数，航班时长，历史价格等变量。还包括价格预测所需的历史价格数据和市场因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于航空行业的价格预测，商业分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于航班价格预测，市场需求分析，定价策略研究等，如价格波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在动态定价，收益管理和市场竞争分析方面。
决策支持：支持航空公司的价格预测和策略优化，帮助航空公司制定科学的定价，促销和收益管理决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索航空行业价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化收益管理和定价策略，提高市场竞争力和盈利能力。
