机票价格分析数据集AirTicketPriceAnalysisDataset-ikromjonovhojiakbar
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，机票价格，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，旅游行业，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自多家航空公司的机票价格数据，记录了不同航线，时间和座舱类型的机票价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要航线，包括国内和国际航班。
数据维度：数据集包括航班日期，出发城市，到达城市，航空公司，航班号，出发时间，到达时间，座舱类型，票价等变量。还包括季节性，节假日，提前预订时间等影响票价的因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于航空公司的公开票价信息，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空票价分析，时间序列预测，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在机票价格预测，需求分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于航空票价波动，季节性趋势，节假日效应等学术研究，如票价影响因素分析，需求预测等。
行业应用：可以为航空公司，在线旅游平台提供数据支持，特别是在票价优化，需求预测和收益管理方面。
决策支持：支持航空公司的票价策略制定和收益优化，帮助航空公司制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为数据科学，商业分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索机票价格的波动规律与趋势，帮助用户实现准确的票价预测，优化定价策略和收益管理，提高航空公司的盈利能力。
