航班延误预测数据集FlightDelayPredictDataset-yashajaysingh
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，航班延误，数据集，时间序列，机器学习，预测分析，交通运输，商业智能
数据概述： 该数据集主要包含来自多个航空公司的航班运行数据，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2020年。
地理范围：数据覆盖了多个主要机场和航线，包括国内和国际航班。
数据维度：数据集包括航班编号，起飞机场，到达机场，计划起飞时间，实际起飞时间，计划到达时间，实际到达时间，航班延误时间，天气状况，航空公司，机型等变量。
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：数据来源于航空公司的公开运营数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空行业的航班延误预测，时间序列分析，机器学习模型训练等领域，尤其在航班延误原因分析，预测模型构建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，时间序列预测等研究，如航班延误的统计规律，天气因素对延误的影响等。
行业应用：可以为航空公司，机场提供数据支持，特别是在航班调度优化，延误管理等方面。
决策支持：支持航空公司的航班延误预测和策略优化，帮助航空公司制定科学的调度和延误应对决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
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，优化航班调度和延误管理，提高航班准点率和旅客满意度。
