航空机票价格预测数据集AviationTicketPricePredictionDataset-harshikawadhwaa
数据来源：互联网公开数据
标签：机票价格, 航空旅行, 预测模型, 机器学习, 时间序列分析, 航班信息, 市场分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自航空公司航班的机票价格信息，记录了航班预订与出行相关的多种数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了航班预订和出行日期，具体时间范围待定。
地理范围：数据涵盖了多个城市之间的航线，包括出发地和目的地信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如预订日期、出行日期、航空公司、舱位等级、飞行时长、中转次数、价格、公司、航班号、出发时间、出发地、到达时间、目的地、预订星期几、出行星期几、出行月份、周末标识、预订提前期、出发小时、到达小时、是否经济舱、是否商务舱、是否头等舱、旅行季节、可能航线、距离、出发时段、到达时段等。
数据格式：CSV格式，包含featureadded_datasetcsv-1和preprocessed_dataset2csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的航班信息，已进行初步处理。
该数据集适合用于航空票价预测、航班信息分析等领域的研究。
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、市场营销等领域的学术研究，如票价影响因素分析、价格预测模型构建、旅行行为分析等。
行业应用：可以为航空公司、在线旅行社等提供数据支持，特别是在动态定价、收益管理、市场预测等方面。
决策支持：支持航空公司进行票价策略制定、市场营销活动规划，优化运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解票价预测、时间序列分析等问题。
此数据集特别适合用于探索机票价格的影响因素，构建价格预测模型，帮助用户优化决策。
