航班价格预测数据集FlightPricePredictionDataset2-0-tanmayitanusri
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，数据分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集为航班价格预测任务提供支持，主要记录了不同航班的价格数据和相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个航空公司，航线和机场，涵盖国内及国际航班。
数据维度：数据集包括航班日期，出发地，目的地，航空公司，航班类型，舱位等级，起飞时间，到达时间，飞行时长，燃油附加费等因素。还包括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。
来源信息：数据来源于公开的航空数据平台和机票销售记录，已进行标准化和清洗。
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，市场趋势分析，价格波动原因研究等学术研究，如不同因素对票价的影响分析，季节性价格变化研究等。
行业应用：可以为航空公司和旅行社提供数据支持，特别是在动态定价，库存管理和市场策略制定方面。
决策支持：支持航空公司的价格决策和策略优化，帮助航空公司制定科学的定价，库存和促销策略。
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班价格变动的规律与趋势，帮助用户实现准确的票价预测，优化定价策略，提高航空公司的盈利能力和市场竞争力。
