美国航班与天气数据分析数据集_US_Flights_and_Weather_Data_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 天气数据, 航空运输, 数据分析, 机器学习, 时间序列分析, 机场, 旅客出行
数据概述：
该数据集包含来自美国境内的航班飞行数据以及相关天气信息，用于分析航班延误与天气状况之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖2016年至2017年，包含两年内的航班与天气记录。
地理范围：数据覆盖美国主要机场，包含各个机场的航班起降信息及对应天气数据。
数据维度：数据集包含航班信息（如起降时间、延误时间、航空公司、航班号、出发地、目的地等）和天气信息（如温度、湿度、风速、降水等）。
数据格式：数据以CSV和JSON格式提供，CSV文件包含航班详细信息，JSON文件可能包含天气数据或其他辅助信息，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的航空数据源和气象数据源，已进行初步的结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于航空运输、天气预报、旅客出行等领域的研究和应用。
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、气象学、数据科学等领域的学术研究，如航班延误预测、天气对航班影响分析、机场运营效率评估等。
行业应用：可以为航空公司、机场、气象服务提供数据支持，特别是在优化航班调度、提升旅客服务、改进天气预报等方面。
决策支持：支持航空业相关决策的制定，如航班时刻表的优化、风险管理、资源分配等。
教育和培训：作为数据科学、统计学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和航空运输领域的知识。
此数据集特别适合用于探索天气条件对航班延误的影响，预测航班延误，优化机场运营效率，以及为旅客提供更准确的出行建议。
