航空机票价格预测数据集AirlineTicketPricePredictionDataset-akbarjonanvarovich
数据来源：互联网公开数据
标签：机票价格, 航空, 预测, 机器学习, 航班信息, 旅游, 数据分析, 价格分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的航空机票信息，记录了不同航空公司、航班、出发地、目的地、出发时间、中转次数、到达时间、舱位等级、飞行时长、剩余天数以及价格等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“days_left”字段暗示了机票预订时间与出发时间的相对关系，可用于模拟不同预订时长的价格变化。
地理范围：数据涵盖多个城市间的航班，具体城市信息包括出发地和目的地，可用于分析不同航线的价格差异。
数据维度：数据集包含以下字段：id（唯一标识符），airline（航空公司），flight（航班号），source_city（出发城市），departure_time（出发时间），stops（中转次数），arrival_time（到达时间），destination_city（目的地城市），class（舱位等级），duration（飞行时长），days_left（剩余天数），price（机票价格）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。数据已完成初步结构化，适合用于预测建模和特征工程。
该数据集适合用于机票价格预测、航班价格影响因素分析等。
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、旅游经济、机器学习等领域的研究，例如，分析不同因素对机票价格的影响，构建价格预测模型。
行业应用：可以为航空公司、在线旅行社（OTA）、机票比价平台提供数据支持，用于优化定价策略、预测市场需求、提升盈利能力。
决策支持：支持航空公司和OTA的动态定价决策，帮助其根据市场变化和竞争态势灵活调整价格。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解价格预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索影响机票价格的关键因素，构建价格预测模型，并对市场趋势进行分析，以优化决策和提升业务绩效。
