标题：航空航班数据集深入航班信息与票价分析
数据内容：
该数据集包含了详细的航空航班信息，具体字段包括：
- 日期（date）
- 航空公司（airline）
- 航班代码（ch_code、num_code）
- 起飞和到达时间（dep_time、arr_time）
- 起飞地和目的地（from、to、source_city、destination_city）
- 飞行时长（time_taken、duration）
- 中转情况（stop、stops）
- 票价（price）
- 航班信息（flight、departure_time、arrival_time）
- 票务类别（class）
- 剩余天数（days_left）
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于以下领域的分析与研究：
- 航空运输业：航班调度优化、定价策略分析、航班准点率评估
- 旅游业：最佳出行时间推荐、票价趋势预测、行程规划建议
- 大数据分析：乘客出行行为分析、市场趋势预测、客户细分
- 金融科技：票价波动预测、风险管理模型构建
- 物流与供应链：航空货运路线优化、运输成本分析
行业分类：
1. 航空运输业
2. 旅游业
3. 大数据分析
4. 金融科技
5. 物流与供应链管理
统计分析：
- 日期字段有49种不同值，表明数据覆盖了较长时间跨度
- 航空公司字段有8种不同值，反映了数据中的主要航空公司
- 航班代码字段（num_code）有1254种不同值，显示了丰富的航班信息
- 票价字段（price）有9819种不同值，表明价格范围广泛
- 城市字段（from、to、source_city、destination_city）有6种不同值，反映了数据集中主要涉及的城市
- 时间相关字段（dep_time、arr_time、duration）分别有251、266和476种不同值，表明时间数据的多样性
- 中转情况字段（stop、stops）分别有37、3种不同值，反映了航班中转的复杂程度
- 票务类别（class）仅有2种不同值，表明数据主要分为两种票务类型
- 剩余天数（days_left）有49种不同值，表明数据涵盖了不同购票时间点
标签：航空, 航班, 票价, 时间, 城市, 分析, 数据, 航空公司, 中转, 票务, 出行, 市场, 预测, 优化, 管理,
