美国航班延误预测数据集-2022年
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,预测,机器学习,美国,交通运输,出行
数据概述：
本数据集收录了2022年美国国内航班的详细数据，旨在用于预测航班是否会延误超过15分钟。 数据来源于美国交通部运输统计局（BTS），涵盖了所有由大型航空公司运营的国内航班。 数据集包含了2022年每个月的CSV文件，共12个文件，代表全年数据。
数据集包含以下关键字段：
- Quarter：季度（1-4）
- Month：月份
- DayofMonth：日期
- DayOfWeek：星期几
- FlightDate：航班日期
- Marketing_Airline_Network：航空公司标识符
- OriginCityName：出发城市名称
- DestCityName：到达城市名称
- DepDelay：实际起飞时间与计划起飞时间的差值（分钟），负数表示提前
- ArrDelay：实际到达时间与计划到达时间的差值（分钟），负数表示提前
- Cancelled：航班是否取消（1=是）
- Diverted：航班是否备降（1=是）
- AirTime：飞行时间（分钟）
- Distance：飞行距离（英里）
- CarrierDelay：航空公司造成的延误（分钟）
- WeatherDelay：天气原因造成的延误
- NASDelay：国家空域系统造成的延误
- SecurityDelay：安全原因造成的延误
- LateAircraftDelay：前序航班造成的延误
数据用途概述：
该数据集可用于航班延误预测模型构建、航空运输效率分析、出行决策支持等多种场景。 研究人员可以使用该数据训练机器学习模型，预测航班延误情况；航空公司可以利用该数据分析延误原因，优化运营流程；旅客可以参考数据进行出行规划。 此外，该数据集也适用于教育和研究，帮助学习者理解航空运输系统的运作机制，以及影响航班准点的各种因素。
