美国航班延误分析数据集USFlightDelayAnalysis-ravitejadhammishetty
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空运输, 时间序列分析, 预测模型, 航空公司, 交通运输, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国航班的数据，记录了航班的延误情况及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含日期和起飞时间等字段，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据覆盖美国境内主要机场的航班。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：DAY_OF_MONTH（月中的天数），DAY_OF_WEEK（星期几），ORIGIN（出发地），DEST（目的地），CRS_DEP_TIME（预定起飞时间），CRS_ARR_TIME（预定到达时间），ARR_DELAY（到达延误时间），ARR_DEL15（到达延误超过15分钟的指示），CRS_ELAPSED_TIME（预定飞行时间），ACTUAL_ELAPSED_TIME（实际飞行时间），DISTANCE（飞行距离）。
数据格式：CSV格式，文件名为_f7333b2aa2e02706c8592c4cc22aee44_delay-UA-cleanedcsv，便于数据分析。
来源信息：数据来源于公开的航空运输数据，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于航班延误预测、影响因素分析、航空公司运营效率评估等。
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：适用于交通运输、航空管理领域的学术研究，如航班延误预测模型构建、延误原因分析、航空公司运营效率评估等。
行业应用：可以为航空公司、机场管理部门提供数据支持，特别是在航班调度优化、旅客服务改进、运营成本控制等方面。
决策支持：支持航空公司和相关机构的决策制定，优化航班计划，提升运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航班延误问题。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律，构建预测模型，评估不同因素对航班准点率的影响，从而帮助用户优化运营策略。
