机场额外行李交叉验证数据集-alicemtopcu
数据来源：互联网公开数据
标签：机场，行李，交叉验证，数据集，机器学习，航空，预测，运输
数据概述： 该数据集包含机场额外行李的交叉验证数据，记录了乘客在机场办理行李托运时，因超重，超大等原因产生的额外行李费用信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但通常涵盖近期数据。
地理范围：数据覆盖全球范围内的机场，具体机场数量和分布未知。
数据维度：数据集包括行李的重量，尺寸，托运费用，乘客信息（如航班号，舱位等级等），额外行李费用，以及与行李相关的其他信息。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，Excel等，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的机场行李相关数据，并已进行清洗和整理，用于交叉验证和模型训练。
该数据集适合用于航空运输领域的预测分析，机器学习模型的训练和评估，尤其是在预测额外行李费用，优化行李管理策略等方面具有重要价值。
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：适用于机场行李管理，航空运输成本分析，乘客行为研究等学术研究，如行李超重费用的影响因素分析，不同航空公司行李收费策略比较等。
行业应用：可以为航空公司，机场管理部门提供数据支持，特别是在行李托运费用的定价，行李管理流程优化等方面。
决策支持：支持航空公司和机场管理部门制定更合理的行李收费政策，优化行李处理流程，提高运营效率。
教育和培训：作为航空管理，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解行李管理，费用预测等相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响额外行李费用的因素，帮助用户实现费用预测，行李管理优化等目标，从而提升航空公司和机场的运营效率和客户满意度。
