航班延误预测数据集FlightDelayPredictionDataset-moonsoengil
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, 航空公司, 机场, 时间序列分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自航班信息的数据，记录了航班的起降时间、航班状态、航线信息和航班延误情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体年份，但包含月份和日期信息，可用于分析季节性或周期性规律。
地理范围：数据覆盖了美国境内的多个机场和航线。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如航班ID、起飞和到达的预计时间、航班取消和改道状态、始发地和目的地机场信息、距离、航空公司信息、航班延误情况等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。训练集包含"Delay"字段，指示航班是否延误，而测试集用于预测。
来源信息：数据来源未明确，但从字段信息推断，可能来源于美国交通运输统计局（BTS）或类似机构的公开数据，数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于航班延误预测、时间序列分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于交通运输、航空管理领域的学术研究，如航班延误的影响因素分析、预测模型构建、以及不同航空公司表现的对比研究等。
行业应用：可以为航空公司、机场管理部门提供数据支持，特别是在优化航班排班、提升准点率、改善乘客服务等方面。
决策支持：支持航空公司制定更有效的航班管理策略，降低运营成本，提高盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技能。
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，并评估不同因素对航班准点率的影响，从而帮助用户优化航班运营效率和提升乘客满意度。
