印度国内航班价格预测数据集IndiaDomesticFlightsPricePrediction-abdullah182
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, 航班延误, 机器学习, 航空旅行, 数据分析, 市场分析
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、经停次数、航班时长、剩余天数以及价格等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体的时间范围，但包含“days_left”字段，暗示了票价与航班起飞日期的关系。
地理范围：数据覆盖印度国内主要城市之间的航班，包括孟买、德里、海得拉巴、金奈、班加罗尔、加尔各答等。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：航班号（flight）、出发城市（source_city）、出发时间（departure_time）、经停次数（stops）、到达城市（destination_city）、舱位等级（class）、飞行时长（duration）、剩余天数（days_left）和价格（price）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Flights_data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源可能为在线旅行社、航班信息聚合平台等，具体来源信息未明确。数据已进行清洗和标准化处理，以便于分析。
该数据集适合用于航班价格预测、市场趋势分析和航空公司运营策略研究。
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：适用于航空运输、数据科学和机器学习领域的学术研究，如航班价格预测模型构建、影响价格因素分析、航空公司定价策略研究等。
行业应用：可以为航空公司、在线旅行社等提供数据支持，尤其是在动态定价、收益管理、市场预测等方面。
决策支持：支持航空公司和相关企业进行决策，优化航班定价策略，提高收益，并更好地满足乘客需求。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、航空管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解航班数据分析和应用。
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，并分析市场趋势，从而优化决策和提升预测精度。
