航班延误预测分析数据集FlightDelayPredictionAnalysis-andradacincu
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空数据, 飞行时间, 航空公司, 机场, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自多个航空公司的航班延误相关数据，记录了航班的飞行时间、航空公司、出发地、目的地、星期几以及是否延误等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但可用于分析航班延误的影响因素。
地理范围：数据涵盖了多个机场和航空公司，代表了广泛的航空运输网络。
数据维度：包括航班号（Flight）、飞行时间（Time）、飞行时长（Length）、航空公司（Airline）、出发机场（AirportFrom）、到达机场（AirportTo）、星期几（DayOfWeek）以及是否延误（Class，0代表未延误，1代表延误）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为airlines_delay.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的航空数据，已进行初步处理，便于直接分析。
该数据集适合用于航班延误预测、影响因素分析和航空公司运营效率评估等领域。
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、交通运输等领域的学术研究，如航班延误预测模型构建、影响因素分析、以及不同航空公司运营效率对比等研究。
行业应用：可以为航空公司、机场管理部门和旅游行业提供数据支持，特别是在优化航班调度、提高准点率、改善乘客体验等方面。
决策支持：支持航空公司和机场管理部门的决策制定，帮助其优化资源配置、提升运营效率，并制定有效的风险管理策略。
教育和培训：作为交通运输、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航班延误的成因与预测方法。
此数据集特别适合用于探索航班延误的影响因素、构建预测模型，并评估不同航空公司和机场的运营表现，从而实现优化航班管理和提升乘客满意度的目标。
