航空客运航班数据分析数据集AirPassengerFlightDataAnalysis-rpspcl
数据来源：互联网公开数据
标签：航空, 航班, 客运, 飞行数据, 预测分析, 票价, 机器学习, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自AeroML公司的航空客运航班数据，记录了航班的详细信息，包括航班日期、航班号、始发地、目的地、飞行距离、乘客相关信息（如是否为常旅客、团队预订等）、票价信息、航班状态（如是否延误、取消等）、起飞时间、航班容量、销售额以及预订人数等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从日期字段推测，数据可能涵盖一段时间内的航班运营情况。
地理范围：数据涵盖了始发地和目的地信息，但未明确指出具体的国家或地区，需根据"ANF"、"SCL"等机场代码进行推断。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了航班运营的多个方面，包括：id、日期、航班号、始发地、目的地、距离、缺席乘客数、航班是否被拒绝、不同票价类型（中低价、高价、中高价、低价）、常旅客乘客数、团队预订情况、是否无库存、国内/国际中转情况、无中转乘客数、起飞时间、航班容量、销售额（美元）、预订人数等。
数据格式：CSV格式，文件名为datos_vuelos_AeroML.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于AeroML公司，提供了航班运营的详细信息，已进行数据结构化处理。
该数据集适合用于航空客运领域的分析，包括航班预测、票价分析、乘客行为分析等。
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、交通运输、数据挖掘等领域的学术研究，如航班延误预测、票价弹性分析、乘客行为模式分析等。
行业应用：为航空公司、机场、旅游公司等提供数据支持，特别是在航班管理、收益管理、市场预测等方面。
决策支持：支持航空公司优化航班排班、调整票价策略、提升服务质量，从而提高运营效率和客户满意度。
教育和培训：作为交通运输、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解航空客运业务。
此数据集特别适合用于探索航班运营的规律与趋势，帮助用户实现航班预测、票价优化、提升乘客满意度等目标。
