航班问题附加数据集FlightProblemAdditionalDataDataset-feldlime
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，航班延误，数据集，时间序列，机器学习，运输管理，数据分析，运营优化
数据概述： 该数据集包含来自航空公司和机场的航班运行数据，记录了航班延误，取消及相关问题的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要机场和航空公司，涵盖国际和国内航线。
数据维度：数据集包括航班号，出发/到达机场，计划起飞/到达时间，实际起飞/到达时间，延误时长，取消原因，天气状况，航空公司，机型等变量。还包括航班状态，机场拥堵情况，机组人员信息等附加数据。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于航空公司运营报告，机场管理系统及第三方航空数据平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空运输管理，航班延误预测，运营优化等领域的应用，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：适用于航班延误原因分析，延误传播规律研究，机场运行效率评估等学术研究，如航班延误的统计特征，延误对后续航班的影响等。
行业应用：可以为航空公司和机场提供数据支持，特别是在航班调度优化，延误预警与处理，资源分配等方面。
决策支持：支持航班运营管理，机场容量规划和航空公司服务改进，帮助制定更科学的航班计划和应急预案。
教育和培训：作为航空运输管理，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航班运营数据分析与预测技术。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律与趋势，帮助用户实现准确的延误预测，优化航班调度和机场运营，提升旅客体验和航空公司运营效率。
