印度国内航班机票价格预测数据集IndiaDomesticFlightFarePrediction-harshavarshney
数据来源：互联网公开数据
标签：机票价格, 航班信息, 预测分析, 机器学习, 航空市场, 价格建模, 印度, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自印度国内航班的机票价格信息，旨在用于机票价格预测模型构建和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了特定时间段内的航班信息，具体日期包含在“Date_of_Journey”字段中。
地理范围：数据集中记录的航班信息主要涉及印度境内的主要城市。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“Airline”（航空公司）、“Date_of_Journey”（出发日期）、“Source”（出发地）、“Destination”（目的地）、“Route”（航线）、“Dep_Time”（起飞时间）、“Arrival_Time”（到达时间）、“Duration”（飞行时长）、“Total_Stops”（中转次数）、“Additional_Info”（额外信息）和“Price”（价格）。
数据格式：CSV格式，包含Data_Train.csv和Test_set.csv两个文件，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行结构化处理，方便直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于价格预测、市场分析和航空运输研究。
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、市场营销和数据科学领域的学术研究，如机票价格影响因素分析、价格预测模型构建、市场需求分析等。
行业应用：为航空公司、在线旅行社（OTA）和旅游行业提供数据支持，尤其在动态定价、市场预测、客户行为分析等方面。
决策支持：支持航空公司和相关机构的定价策略制定、航班排班优化和市场竞争分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员深入了解航空市场和价格预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响机票价格的关键因素，构建准确的价格预测模型，并为行业决策提供数据支持。
