印度国内航班机票价格预测数据集IndianDomesticFlightTicketPricePrediction-ahmedashfaq6777
数据来源：互联网公开数据
标签：航班信息, 价格预测, 机器学习, 航线分析, 航空运输, 数据挖掘, 印度, 时间序列
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，记录了不同航空公司、出发地、目的地、航班时刻、中转次数等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2019年3月至6月。
地理范围：数据覆盖印度国内主要城市间的航班，包括班加罗尔（Banglore）、新德里（New Delhi）、加尔各答（Kolkata）、科钦（Cochin）等。
数据维度：数据集包括“Airline”（航空公司）、“Date_of_Journey”（旅行日期）、“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）等字段。
数据格式：CSV格式，包含Data_Train.csv（训练集）和Test_set.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的航空票价数据，经过整理和清洗，可用于价格预测和相关分析。
该数据集适合用于航空票价预测、航班信息分析和机器学习模型的构建。
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：适用于航空运输、数据挖掘和机器学习等领域的学术研究，如票价影响因素分析、价格预测模型构建、航线优化等。
行业应用：可以为航空公司、在线旅行社等提供数据支持，尤其在票价策略制定、市场预测、竞争分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持航空公司的动态定价、收益管理和航班优化决策，帮助企业提升运营效率和盈利能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解航空票价预测和数据建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响机票价格的因素，构建预测模型，并分析不同航线和时间段的票价变化规律，从而实现优化决策和提升预测精度等目标。
