航班延误与天气关联分析数据集_Flight_Delay_and_Weather_Correlation_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 天气数据, 航空运输, 时间序列分析, 机器学习, 气象分析, 交通运输, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的航班延误和天气数据，记录了航班的起降信息、延误情况以及出发地和目的地的天气状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作一段时间内的历史数据。
地理范围：数据覆盖多个机场，包括出发地和目的地，地理范围取决于机场位置，可能涵盖美国境内或全球范围。
数据维度：数据集包括航班相关的指标，如起飞时间、到达时间、延误时间、起降机场、航空公司等；以及天气相关的指标，如温度、湿度、风速、风向、能见度、气压等。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件代表一个航班数据子集，文件名包含航班编号，数据存储在“merged_data”文件夹下，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于航班信息数据库及气象数据平台，已进行整合与预处理。
该数据集适合用于航班延误预测、天气对航班影响分析、以及交通运输领域的数据分析与建模。
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、气象学、数据科学等多学科交叉研究，如分析天气因素对航班延误的影响、构建航班延误预测模型等。
行业应用：为航空公司、机场管理部门和气象服务机构提供数据支持，用于优化航班调度、提高准点率、改进天气预警系统等。
决策支持：支持政府部门和行业机构进行交通运输规划、风险评估和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和交通运输相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索天气条件与航班延误之间的关系，以及构建基于天气因素的航班延误预测模型，从而优化航班管理、提升乘客体验。
