飞行价格预测数据集FlyingPricePredictionDataset-ma3ple
数据来源：互联网公开数据
标签：航空运输，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，旅游行业，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自航空公司的飞行价格数据，记录了不同航线，日期和时间的机票价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要城市和机场，包括国内外航线。
数据维度：数据集包括航班日期，出发机场，到达机场，航班时间，座位等级，票价，航空公司等变量。还包括历史价格数据和市场因素，如燃油价格，节假日等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于航空公司的公开数据和市场研究资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空运输行业的价格预测，市场分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于航空票价预测，市场趋势分析等研究，如票价波动的原因分析，节假日价格变化趋势预测等。
行业应用：可以为航空公司和旅游行业提供数据支持，特别是在票价优化，需求预测和促销策略制定方面。
决策支持：支持航空公司的票价策略优化和资源分配，帮助航空公司制定科学的定价，促销和运力分配决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索航空票价变化的规律与趋势，帮助用户实现准确的票价预测，优化定价策略和资源配置，提高航空公司的盈利能力和市场竞争力。
