航班延误预测分析数据集FlightDelayPredictionAnalysisDataset-huynhtruc109
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空数据, 预测模型, 机器学习, 时间序列分析, 机场信息, 航班信息, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国航空公司的航班数据，记录了航班的起降信息以及延误情况，可用于航班延误预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注年份，但包含季度、月份、日期等时间维度信息，可推测为近几年或特定年份的航班数据。
地理范围：数据覆盖美国境内多个机场，包括起飞机场和到达机场。
数据维度：数据集包含多个维度，包括航班的日期、星期、航空公司、飞机型号、起降机场、延误时间、飞行时长、距离等，以及机场的各项属性，如海拔、离市中心距离、土地面积、燃料类型、是否为机场控制塔等。
数据格式：CSV格式，文件名为df16_label.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的航空数据源，经过预处理，提供了结构化的航班信息和机场信息。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析、分类模型等多种机器学习任务。
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、交通管理、运营优化等领域的学术研究，例如航班延误原因分析、延误预测模型的构建与评估。
行业应用：可为航空公司、机场、航空服务提供商提供数据支持，例如优化航班调度、提高准点率、改善乘客体验。
决策支持：支持航空公司制定更有效的运营策略，优化资源配置，降低运营成本。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、航空管理等相关课程的教学案例，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响航班延误的因素，构建预测模型，并评估不同策略对航班准点率的影响，从而优化航空公司运营效率。
