航班价格预测探索性数据分析数据集FlightPricePredictionEDADataset-subayokesh
数据来源：互联网公开数据
标签：航班价格，数据集，探索性数据分析，预测建模，时间序列，机器学习，商业分析，旅游行业
数据概述： 该数据集包含来自多个航班服务提供商的航班价格数据，适用于航班价格预测和探索性数据分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖多个国际和地区航线，包括亚洲，欧洲，北美等多个地区的航班数据。
数据维度：数据集包括航班日期，出发地，目的地，航班号，航空公司，飞行时长，舱位类型，价格等信息。还包括一些辅助变量，如是否为周末，是否为长航线等。
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：数据来源于多个航班服务提供商的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于商业分析，机器学习及预测建模等领域，特别是在航班价格预测，时间序列分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于航班价格波动，市场需求分析等研究，如不同季节和地区的票价变化，航班延误对价格的影响等。
行业应用：可以为航空公司，旅行社等旅游行业提供数据支持，特别是在票价制定，营销策略调整和客户行为分析方面。
决策支持：支持航班价格预测和市场趋势分析，帮助相关企业制定更加科学的定价策略和市场推广计划。
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的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化营销策略和客户体验，提高运营效率和盈利能力。
