航班延误预测预处理数据集FlightDelayPredictionPreprocessedDataset-ignatiocalvinhidayat
数据来源：互联网公开数据
标签：航班数据，延误预测，数据集，数据预处理，机器学习，航空，时间序列分析，数据分析
数据概述： 该数据集包含了预处理后的航班数据，旨在用于航班延误预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。
地理范围：数据涵盖了美国国内的航班信息，包括多个机场和航线。
数据维度：数据集包括航班的起降时间、出发地、目的地、航空公司、航班号、实际起飞时间、预计到达时间、实际到达时间、延误时间、天气状况等关键信息。数据经过清洗、转换和特征工程，例如处理缺失值、提取时间特征、编码类别变量等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的航班数据，并经过了预处理，以提高数据质量和适用性。该数据集已处理了缺失值、异常值，并进行了特征工程。
该数据集适合用于机器学习、数据挖掘、时间序列分析等领域，特别是在航班延误预测、风险评估、运营优化等技术任务中具有重要价值。
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：适用于航班延误预测、影响因素分析、时间序列预测等研究，如分析天气、季节、机场等因素对航班延误的影响。
行业应用：可以为航空公司、机场等提供数据支持，特别是在航班调度优化、资源分配和风险管理方面。
决策支持：支持航空公司的运营决策和优化，帮助提升准点率、降低运营成本。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据预处理、特征工程和模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律与影响因素，帮助用户实现准确的延误预测，优化运营效率和提升乘客体验。
