航班预订数据分析数据集FlightBookingDataAnalysis-bijoyjthomas
数据来源：互联网公开数据
标签：航班预订, 航空数据, 旅客行为, 市场分析, 预测模型, 时间序列分析, 航空公司, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自航班预订系统的数据，记录了航班预订的相关信息，包括航班日期、周关键、市场信息、距离、国家、星期几、航班号、起飞时间、起飞机场、到达时间、座位数、计划取消等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了航班日期信息，可用于分析不同时间段内的预订情况。
地理范围：数据覆盖了不同的国家和地区，具体范围需根据“Countries”字段进行分析。
数据维度：数据集包括“Fly Date”（航班日期）、“week-key”（周关键）、“ND Mkt”（市场信息）、“Distance”（距离）、“Countries”（国家）、“DOW”（星期几）、“FltNbr”（航班号）、“Dep”（起飞时间）、“DepT”（起飞机场）、“Arr”（到达时间）、“Seats”（座位数）、“Sch Cxl”（计划取消）等字段，以及从0到115的多个数值字段，这些数值字段可能代表与航班预订相关的其他指标或特征。
数据格式：CSV格式，文件名为wo_bookings_train_datacsv，便于进行数据分析和处理。
该数据集特别适合用于航班预订行为分析、预测模型构建和市场趋势研究。
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：适用于航空运输业、市场营销学等领域的研究，如旅客出行模式分析、航班预订量预测、市场需求分析等。
行业应用：为航空公司、在线旅行社（OTA）等提供数据支持，可用于优化定价策略、改善航班排班、提升客户服务等。
决策支持：支持航空公司的运营决策、市场营销策略制定和风险管理。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解航空数据分析的方法和应用。
此数据集特别适合用于探索航班预订与各种因素之间的关系，预测未来预订量，并为航空公司制定更有效的运营策略提供数据支持。
