航空公司乘客数量预测数据集-tanyildizderya
数据来源：互联网公开数据
标签：航空，乘客数量，时间序列分析，预测，机器学习，商业智能，交通运输，经济
数据概述：
该数据集包含了航空公司乘客数量的时间序列数据，记录了从特定时间开始的每月乘客数量。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从1949年1月到1960年12月。
地理范围： 数据涵盖了全球范围内的航空公司乘客数量。
数据维度： 数据集主要包含每月乘客数量，以千为单位。
数据格式： 数据通常以CSV格式提供，方便进行时间序列分析。
来源信息： 数据来源于航空公司的公开数据，并已进行整理和标准化。
该数据集适合用于时间序列分析，预测，机器学习等领域的研究和应用，特别是在乘客数量预测，趋势分析等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： 适用于航空客运量预测，季节性分析，长期趋势分析等研究，如预测未来乘客数量，评估市场需求变化等。
行业应用： 可以为航空公司，机场等相关行业提供数据支持，特别是在运力规划，资源分配，市场营销等方面。
决策支持： 支持航空公司制定运营策略，优化航班安排，提升盈利能力。
教育和培训： 作为时间序列分析，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分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索航空公司乘客数量的季节性变化和长期趋势，帮助用户实现准确的乘客数量预测，优化运营决策，提升服务质量。
