航班预测数据集FlightPredictionDataset-sadiqwatto
数据来源：互联网公开数据
标签：航班预测，数据集，时间序列，机器学习，航空业，交通分析，经济学，商业智能
数据概述：该数据集包含来自多个航空公司的航班数据，记录了航班的起飞时间，到达时间，航班号，起飞机场，到达机场，航班延误情况等信息，适用于航班延误预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个主要机场，包括中国大陆地区的主要城市和部分国际航线。
数据维度：数据集包括航班的日期，航班号，起飞机场，到达机场，起飞时间，到达时间，航班状态（正常，延误等），延误时间，天气状况，航班类型等变量。
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：数据来源于多个航空公司的公开航班数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空业的航班延误预测，时间序列分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于航班延误预测，航班时间序列分析，机场运营效率研究等，如航班延误的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在航班延误预测，航班调度优化和机场资源配置方面。
决策支持：支持航空公司制定航班调度和资源配置策略，帮助航空公司提高航班准点率和运营效率。
教育和培训：作为商业分析，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，帮助用户实现航班延误预测，优化航班调度和资源配置，提高航空公司的运营效率和客户满意度。
