美国航班延误预测数据集USFlightDelayPredictionDataset-vicalx
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空公司, 运输, 时间序列, 机器学习, 预测分析, 航空数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国国内航班的历史数据，记录了航班起降时间、承运人、出发地、目的地、飞行距离等信息，并标注了航班延误情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体年份，但包含了月份、日期、星期等时间维度信息。
地理范围：数据主要涵盖美国国内的航班。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
Month（月份）
DayofMonth（日期）
DayOfWeek（星期）
DepTime（起飞时间）
UniqueCarrier（航空公司）
Origin（出发地）
Dest（目的地）
Distance（飞行距离）
DepHour（起飞小时）
DelayTime（延误时间，单位可能为分钟）
Cdest, Corigin（目的地和出发地的国家代码）
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含new_test.csv和new_train.csv两个文件，其中new_test.csv可能为测试集，new_train.csv为训练集。
来源信息：数据来源于公开的航空数据，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于航班延误预测、时间序列分析、航空公司运营效率分析等领域。
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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，例如航班延误预测模型的构建与评估，分析航班延误的影响因素。
行业应用：为航空公司、机场、旅游服务提供商提供数据支持，用于优化航班排班、提升准点率、改善客户服务等。
决策支持：支持航空公司的运营决策，例如资源调度、风险管理、市场预测等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析、建模技能。
此数据集特别适合用于构建和评估航班延误预测模型，探索不同因素对航班延误的影响，帮助用户优化航班运营效率，提升乘客出行体验。
