航班价格预测训练数据集-kmeghana12
数据来源：互联网公开数据
标签：航班，价格预测，数据集，机器学习，航空，时间序列，预测模型，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的航班价格数据，主要记录了航班的详细信息和对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体起始和结束年份未明确，但涵盖了航班价格的动态变化。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个航空公司和航线，包括不同的出发地和目的地。
数据维度：数据集包括航班的出发地，目的地，航空公司，起飞时间，到达时间，飞行时长，舱位等级，价格等关键信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行清洗和初步处理。
该数据集适合用于航班价格预测，时间序列分析，机器学习模型训练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：适用于航班价格预测，航空公司定价策略分析，市场趋势研究等学术研究，如价格波动原因分析，预测模型优化等。
行业应用：可以为航空公司，OTA（在线旅行社）等行业提供数据支持，特别是在动态定价，收益管理等方面。
决策支持：支持航空公司和OTA制定更精准的定价策略，优化收益，提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，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班价格的规律与趋势，帮助用户实现更准确的价格预测，优化收益管理，为航空业和旅游业提供数据支持。
