美国航空公司航班延误预测数据集AirlineDelayPredictionDataset-muhammadgulraiz
数据来源：互联网公开数据
标签：航空，航班延误，数据集，预测，机器学习，时间序列，运输，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自美国航空公司航班延误的数据，记录了航班的起飞，到达，延误时长等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2019年。
地理范围：数据覆盖了美国境内主要机场和航线。
数据维度：数据集包括航班的起飞时间，到达时间，出发机场，到达机场，航空公司，延误时长，天气状况，航班号等变量。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国运输统计局（BTS）或其他公开数据源，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空运输领域的航班延误预测，数据分析和机器学习建模，特别是在预测航班准点率，分析延误原因等方面具有重要价值。
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：适用于航班延误预测，影响因素分析，准点率提升等研究，如分析天气，交通流量，航空公司等因素对延误的影响。
行业应用：可以为航空公司，机场和相关服务提供商提供数据支持，特别是在航班管理，调度优化和客户服务方面。
决策支持：支持航空公司制定更有效的航班运营策略，预测航班延误，提升准点率，优化资源配置。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及航空运输管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航班延误预测，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律与趋势，帮助用户实现准确的延误预测，优化航班运营和资源分配，提高客户满意度。
