航空公司reservation系统AirlineReservationSystem数据集-decentnoman
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，reservation 系统，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集主要记录了航空公司 reservation 系统的数据，适用于 reservation 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2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个航空公司，具体包括多个城市和地区的不同航线。
数据维度：数据集包括每日 reservation 数据，涵盖日期，航班号，座位类别，票价，乘客数量，促销活动，天气等变量。还包括 reservation 预测所需的历史 reservation 数据和市场因素。
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：数据来源于航空公司的 reservation 系统，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空业的 reservation 预测，商业分析，经济学研究等领域的应用，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：适用于航空 reservation 预测，座位管理，促销效果分析等研究，如 reservation 波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为航空行业提供数据支持，特别是在需求预测，座位优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持航空公司的 reservation 预测和策略优化，帮助航空公司制定科学的定价，促销和座位分配决策。
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空行业 reservation 的规律与趋势，帮助用户实现准确的 reservation 预测，优化座位管理和促销活动，提高 reservation 效率和盈利能力。
