新冠疫情对机场交通影响的时间序列预测数据集COVIDImpactonAirportTraffic-TimeSeriesForecastingDataset-mrinalinikalundia
数据来源：互联网公开数据
标签：机场交通，新冠疫情，数据集，时间序列，预测分析，机器学习，公共卫生，交通管理
数据概述： 该数据集记录了新冠疫情对全球多个机场交通的影响，涵盖了机场客流量，航班数量等时间序列数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年，覆盖疫情前后的完整周期。
地理范围：数据涵盖了全球多个主要机场，包括亚洲，欧洲，北美等地区的代表性机场。
数据维度：数据集包括每日或每周的客流量，航班数量，旅客国籍，航班类型等变量，还包含疫情相关指标如感染率，政策限制等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于时间序列分析和处理。
来源信息：数据来源于全球机场管理局和航空公司的公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究，交通管理，机器学习等领域，特别是在疫情影响的量化分析，交通预测及政策评估中具有重要价值。
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：适用于疫情对交通系统影响的研究，如客流量变化趋势分析，疫情政策效果评估等。
行业应用：可以为航空业，旅游业提供数据支持，特别是在航班调度，客运量预测等方面。
决策支持：支持机场运营管理和疫情防控策略优化，帮助制定更科学的交通限制和恢复计划。
教育和培训：作为公共卫生，交通工程及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情与交通系统的相互作用。
此数据集特别适合用于探索疫情对机场交通的影响规律与恢复趋势，帮助用户实现准确的交通预测和决策支持，优化机场运营和疫情防控策略。
