航班价格预测数据集FlightPricePredictionProjectData-syedmuhammadmooazam
数据来源：互联网公开数据
标签：航空，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，运输经济，商业智能
数据概述：该数据集包含来自航空公司和旅游平台的历史航班价格数据，记录了航班价格及相关影响因素的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球主要航空公司的航班路线，包括国内和国际航线。
数据维度：数据集包括航班日期，起飞城市，到达城市，航空公司，航班类型（经济舱/商务舱），提前预订天数，航班时长，季节性因素等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于航空公司和在线旅游平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空价格预测，时间序列分析，机器学习建模等领域的应用，尤其在航班需求预测，价格动态分析等方面具有重要价值。
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：适用于航空价格波动研究，需求预测，季节性因素分析等学术研究，如航班价格与提前预订天数的关系，节假日对价格的影响等。
行业应用：可以为航空和旅游行业提供数据支持，特别是在动态定价，航线优化和市场营销策略制定方面。
决策支持：支持航空公司和在线旅游平台的定价策略优化，帮助制定更科学的航班价格调整和促销计划。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，时间序列建模等技术。
此数据集特别适合用于探索航班价格的影响因素与变化规律，帮助用户实现准确的航班价格预测，优化资源配置和收益管理，提升航空业务的盈利能力。
