机票价格预测分析数据集FlightPricePredictionAnalysisDataset-evanrobert
数据来源：互联网公开数据
标签：机票价格, 航空数据, 价格预测, 航班信息, 机器学习, 深度学习, 旅客出行, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自多个航空公司的航班信息，记录了航班的详细信息和票价数据，可用于机票价格预测、市场分析等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含“days_left”（剩余天数）字段，可能与航班起飞前的时间有关。
地理范围：数据覆盖了多个城市之间的航班，包括出发地和目的地城市信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段：Unnamed: 0（索引）、airline（航空公司）、flight（航班号）、source_city（出发城市）、departure_time（出发时间）、stops（中转次数）、arrival_time（到达时间）、destination_city（到达城市）、class（舱位等级）、duration（飞行时长）、days_left（剩余天数）、price（票价）。
数据格式：CSV格式，文件名为Flight_Dataset.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于探索影响机票价格的因素，构建价格预测模型，并进行市场趋势分析。
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、旅游经济等领域的学术研究，如价格影响因素分析、旅客行为分析等。
行业应用：可以为航空公司、在线旅行社（OTA）等提供数据支持，用于价格优化、需求预测、竞争分析等。
决策支持：支持航空公司和相关机构制定定价策略、优化航线规划，提高运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于构建机票价格预测模型，分析不同因素对票价的影响，帮助用户优化决策，提升市场竞争力。
