航班延误影响因素分析数据集FlightDelayInfluencingFactorsAnalysis-huynhtruc109
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空数据, 延误分析, 影响因素, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自航班信息的延误相关数据，记录了航班延误情况以及可能影响延误的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但根据字段内容推测为航班历史数据。
地理范围：数据未明确具体地理范围，但涵盖了航班延误相关的各种因素。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如DEP_DELAY（出发延误时间）、TAXI_OUT（滑出时间）、TAXI_IN（滑入时间）、CARRIER_DELAY（航空公司延误）、WEATHER_DELAY（天气延误）、NAS_DELAY（国家空域系统延误）、SECURITY_DELAY（安全延误）、LATE_AIRCRAFT_DELAY（晚到飞机延误）和DELAYED（是否延误）。
数据格式：CSV格式，文件名为dfPLwithOLEcsv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于航班信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于航班延误分析、影响因素研究以及延误预测模型的构建。
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：适用于交通运输、航空管理等领域的学术研究，如航班延误成因分析、延误预测模型构建等。
行业应用：可以为航空公司、机场等提供数据支持，尤其是在优化航班调度、提升准点率、改进乘客服务等方面。
决策支持：支持航空管理部门制定相关政策，改善空中交通管理效率，降低延误风险。
教育和培训：作为航空数据分析、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延误的影响因素。
此数据集特别适合用于探索不同因素对航班延误的影响，帮助用户优化航班管理策略，提高航班准点率。
