美国航班延误原因及影响分析数据集-2019年-leader11113
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误,航空,交通运输,机场,延误原因,时间序列,数据分析,航空公司
数据概述：
本数据集详细记录了2019年美国境内航班的延误情况，以及导致延误的各种原因。数据来源于美国交通统计局（BTS）公开数据，涵盖了美国主要机场的航班延误信息，为深入分析航班延误的成因和影响提供了详实的数据基础。
数据包含以下字段：
year：年份，数据收集年份。
month：月份，用数字表示。
carrier：航空公司代码。
carrier_name：航空公司名称。
airport：机场代码。
airport_name：机场名称。
arr_flights：到达该机场的航班总数。
arr_del15：延误超过15分钟的航班数量。
carrier_ct：因航空公司原因导致的航班延误数量（例如，机组人员不足）。
weather_ct：因天气原因导致的航班延误数量。
nas_ct：因国家航空系统原因导致的航班延误数量（例如，空中交通拥堵）。
security_ct：因安全原因导致的航班延误数量。
late_aircraft_ct：因前序航班延误导致的航班延误数量。
arr_cancelled：取消的航班数量。
arr_diverted：备降的航班数量。
arr_delay：所有延误航班的总延误时间（分钟）。
carrier_delay：因航空公司原因导致的延误总时间（分钟）。
weather_delay：因天气原因导致的延误总时间（分钟）。
nas_delay：因国家航空系统原因导致的延误总时间（分钟）。
security_delay：因安全原因导致的延误总时间（分钟）。
late_aircraft_delay：因前序航班延误导致的延误总时间（分钟）。
数据用途概述：
该数据集可用于多方面的分析和研究，包括：
1. 航班延误原因分析：深入研究不同原因（航空公司、天气、国家航空系统、安全、前序航班）对航班延误的影响。
2. 机场效率评估：评估不同机场的航班准点率，识别影响机场运营效率的因素。
3. 航空公司表现评估：比较不同航空公司在航班准点率方面的表现。
4. 时间序列分析：分析航班延误随时间的变化趋势，预测未来的延误情况。
5. 政策制定与优化：为改善航空运输效率、制定相关政策提供数据支持。
