航班延误及飞行数据分析数据集FlightDelayandFlightDataAnalysisDataset-hamzehhailat
数据来源：互联网公开数据
标签：航班数据, 航空运输, 延误分析, 飞行时间, 航空公司, 机器学习, 时间序列分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自多个机场的航班飞行数据，记录了航班的起降时间、延误情况以及其他相关信息，用于分析航班延误的原因和影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体年份，但包含了月份、日期和星期几的信息，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据覆盖了多个机场的航班信息，但未明确说明具体地理位置。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
MONTH（月份），DAY（日期），WEEKDAY（星期几），AIRLINE（航空公司），ORG_AIR（出发机场），DEST_AIR（到达机场），SCHED_DEP（计划起飞时间），DEP_DELAY（起飞延误时间），AIR_TIME（飞行时间），DIST（飞行距离），SCHED_ARR（计划到达时间），ARR_DELAY（到达延误时间），DIVERTED（是否备降），CANCELLED（是否取消）。
数据格式：CSV格式，文件名为flights.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行初步清洗和整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于航班延误预测、航空公司运营效率评估、飞行时间分析等研究。
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：适用于航空运输、运营管理、数据科学等领域的研究，如航班延误原因分析、延误预测模型构建等。
行业应用：可以为航空公司、机场管理部门提供数据支持，用于优化航班排班、提升准点率、改善乘客体验。
决策支持：支持航空公司和相关机构的决策制定，如资源分配、风险管理、运营策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索航班延误的影响因素、预测航班延误的可能性，并评估不同航空公司和机场的运营效率，从而优化决策和提升服务质量。
