航班延误预测深度学习应用数据集FlightDelayPredictionUsingDeepLearningDataset-subho117
数据来源：互联网公开数据
标签：航空运输，航班延误，数据集，深度学习，预测模型，时间序列，机器学习，交通管理
数据概述： 该数据集包含来自航空运输行业的航班运行数据，记录了航班延误的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要航空枢纽和航空公司，包括北美，欧洲和亚洲的主要机场。
数据维度：数据集包括航班号，出发/到达机场，计划起飞/到达时间，实际起飞/到达时间，延误时间，机型，天气状况，航空公司，航班类型（国内/国际）等变量。还包括历史延误数据，机场繁忙程度等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于航空运输业公开的航班运行记录和气象数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空运输行业的航班延误预测，时间序列分析及深度学习模型训练等领域，尤其在预测模型构建，延误原因分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于航班延误原因分析，延误传播规律研究等学术研究，如天气对航班延误的影响，航空公司运营效率等。
行业应用：可以为航空公司，机场管理机构提供数据支持，特别是在航班调度优化，延误预警系统开发等方面。
决策支持：支持航空公司和机场的航班运行管理，资源调度及延误应对策略优化。
教育和培训：作为航空运输管理，数据科学及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预测模型及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律与趋势，帮助用户实现准确的延误预测，优化航班调度和资源分配，提高航空运输效率和服务质量。
