新冠疫情下的航空公司旅客出行数据集-fushigen
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，航空公司，旅客出行，数据集，旅行分析，数据挖掘，机器学习，出行预测
数据概述： 该数据集包含来自公开渠道的航空公司旅客出行数据，记录了新冠疫情期间旅客出行相关的详细信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2020年初至2023年末。
地理范围： 数据覆盖全球范围内的航空公司旅客出行情况，包括国际和国内航线。
数据维度： 数据集包括航班日期、航空公司、出发地、目的地、旅客人数、航班状态、取消原因、票价、舱位等级等关键信息。
数据格式： 数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的航班数据、航空公司报告及相关政府部门发布的疫情期间旅客出行统计数据，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于疫情期间航空业的分析、旅客出行行为研究、以及基于机器学习的出行预测模型构建。
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： 适用于新冠疫情对航空业影响、旅客出行模式变化、航班取消原因分析等研究。
行业应用： 可以为航空公司、机场等行业提供数据支持，特别是在运力调整、风险管理、市场预测等方面。
决策支持： 支持政府部门制定疫情期间的出行政策、航空公司优化航班排班、提升运营效率。
教育和培训： 作为航空管理、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情对航空业的影响。
此数据集特别适合用于探索疫情期间旅客出行规律与趋势，帮助用户实现对航空业运营状况的评估、预测旅客流量、优化航班安排等目标，为相关行业的决策提供数据支持。
