印度国内航班价格分析数据集IndiaDomesticFlightPriceAnalysis-hajer8
数据来源：互联网公开数据
标签：航班数据, 价格预测, 航空公司, 城市间航线, 经济舱, 商务舱, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自印度国内航班的票价信息，记录了不同航空公司、航班、出发地、目的地、出发时间、到达时间、中转次数、舱位等级、飞行时长、剩余天数以及票价等数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从“days_left”字段推测可能包含航班起飞前一段时间的价格信息。
地理范围：数据主要覆盖印度国内主要城市之间的航线。
数据维度：包括“airline”（航空公司）、“flight”（航班号）、“source_city”（出发城市）、“departure_time”（出发时间）、“stops”（中转次数）、“arrival_time”（到达时间）、“destination_city”（目的地城市）、“class”（舱位等级）、“duration”（飞行时长）、“days_left”（剩余天数）和“price”（票价）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为flight_price.csv，易于数据处理和分析。
数据来源：数据来源未明确标注，推测可能来自航班信息聚合平台或在线旅游服务商。数据已进行初步处理，以方便分析。
该数据集适合用于航班价格预测、市场分析、以及探索影响票价的各种因素。
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、市场营销等领域的学术研究，如航班价格影响因素分析、票价预测模型构建、航空公司定价策略研究等。
行业应用：可以为航空公司、在线旅游平台（OTA）提供数据支持，特别是在动态定价、市场需求预测、竞争对手分析等方面。
决策支持：支持航空公司和OTA制定定价策略，优化收益管理，提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、运筹学等相关课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析技能，理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响航班价格的因素，构建价格预测模型，帮助用户优化决策，提升收益。
