航空机票价格预测数据集AirlineTicketPricePredictionDataset-manidathu
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, 数据分析, 航空公司, 经济舱
数据概述：
该数据集包含来自多家航空公司航班的机票价格信息，记录了不同航班的详细属性和价格，适用于机票价格预测和航空市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从“days_left”字段推测，数据可能涵盖航班起飞前的不同天数。
地理范围：数据覆盖了印度国内多个城市之间的航班，包括德里（Delhi）和孟买（Mumbai）等城市。
数据维度：数据集包括航班ID（id）、航空公司（airline）、航班号（flight）、出发城市（source_city）、出发时间（departure_time）、经停次数（stops）、到达时间（arrival_time）、到达城市（destination_city）、舱位等级（class）、飞行时长（duration）、起飞前天数（days_left）和票价（price）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源未明确标注，但数据结构和字段信息表明，该数据集可能来源于机票预订网站或航班信息聚合平台。
该数据集适合用于机票价格预测、航班定价策略研究以及航空公司运营效率分析等领域。
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、数据科学与机器学习交叉领域的学术研究，如票价预测模型构建、影响票价因素分析、航班延误预测等。
行业应用：为航空公司、在线旅行社（OTA）和旅游服务提供商提供数据支持，特别是在动态定价、收益管理、市场分析和竞争情报等方面。
决策支持：支持航空公司优化定价策略、提升收益管理水平，帮助企业更好地制定市场营销和促销活动。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解航空市场，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响机票价格的因素，构建预测模型，提升票价预测的准确性，并为航空公司提供定价优化建议。
