航空旅客月度客运量预测数据集AirlinePassengersMonthlyPassengerVolumePrediction-seherbal
数据来源：互联网公开数据
标签：航空, 旅客, 客运量, 时间序列分析, 预测, 销售数据, 零售, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的航空旅客客运量数据，以及相关的零售销售数据，用于时间序列分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从1949年1月开始的月度客运量数据，以及2013年至2018年的零售销售数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但航空旅客数据代表全球范围内的客运量趋势。零售销售数据同样未明确标明地理位置，但可以推断为特定零售商的销售数据。
数据维度：
航空旅客数据：包含"month"（月份）和"total_passengers"（总乘客数量）两个字段。
零售销售数据：包含"date"（日期）、"store"（商店）、"item"（商品）和"sales"（销售额）四个字段。
测试数据：包含"id"（标识符）、"date"（日期）、"store"（商店）和"item"（商品）四个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含"airline-passengers.csv"（航空旅客数据）、"train.csv"（训练数据）和"test.csv"（测试数据）三个文件。
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：适用于时间序列分析、预测模型研究，例如ARIMA、Prophet等模型在客运量预测、销售额预测中的应用。
行业应用：为航空业、零售业提供数据支持，尤其是在客运量预测、销售额预测、库存管理等方面。
决策支持：支持航空公司、零售商的运营决策，如航班安排、促销策略制定、库存管理等。
教育和培训：作为时间序列分析、预测模型等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的规律与趋势，帮助用户实现客运量预测、销售额预测等目标，优化运营策略。
