航班票价预测数据集SampleFlightFareDataset-ajayganti
数据来源：互联网公开数据
标签：航空，票价预测，数据集，机器学习，时间序列，数据分析，旅游，经济
数据概述：该数据集包含航班票价相关数据，旨在用于票价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年开始。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个城市之间的航班。
数据维度：数据集包括航班的出发地，目的地，出发时间，到达时间，航空公司，航班号，票价，座位等级等关键信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的航班票价数据，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于航空领域的价格预测，市场分析和机器学习模型训练。
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：适用于航空票价预测，市场趋势分析等学术研究，如分析票价的影响因素，预测票价波动等。
行业应用：可以为航空公司，在线旅行社等提供数据支持，特别是在动态定价，收益管理和市场策略制定方面。
决策支持：支持航空公司和旅行机构的票价制定，航班排班和市场营销决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及航空管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解票价预测和相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索航班票价的影响因素和预测模型，帮助用户实现准确的票价预测，优化定价策略和提高收益。
