航班延误预测分析数据集FlightDelayPredictionAnalysis-vicalx
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空运输, 预测模型, 机器学习, 时间序列分析, 航空公司, 航班信息, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自航班数据，记录了航班的起降时间、航空公司、出发地、目的地、飞行距离以及延误时间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体年份，但包含月份信息，可以用于分析季节性因素。
地理范围：数据覆盖了多个机场，涉及航班的起降地信息。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（索引列）、“Month”（月份）、“DayofMonth”（日）、“DayOfWeek”（星期）、“DepTime”（起飞时间）、“UniqueCarrier”（航空公司）、“Origin”（出发地）、“Dest”（目的地）、“Distance”（飞行距离）、“DepHour”（起飞小时）和“DelayTime”（延误时间）等字段。
数据格式：CSV格式，包含Train.csv和Test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
该数据集适合用于航班延误预测、影响因素分析、以及时间序列建模等任务。
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：适用于航空运输领域的学术研究，如航班延误预测模型、影响因素分析、以及基于历史数据的趋势分析等。
行业应用：可以为航空公司、机场管理部门提供数据支持，尤其是在航班调度优化、资源配置、以及提升旅客服务体验方面。
决策支持：支持航空公司和相关机构制定数据驱动的决策，优化航班运营效率，减少延误，提高准点率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及航空运输管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解航班延误的成因和预测方法。
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，并评估不同策略对航班准点率的潜在影响，帮助用户优化运营效率。
