航班平均到达延误数据集AverageArrivalDelayDataset-halamostafa
数据来源：互联网公开数据
标签：航空交通，航班延误，数据集，时间序列，数据分析，商业智能，交通运输，机器学习
数据概述：该数据集包含来自航空交通管理部门的航班数据，记录了航班从起飞到到达的平均延误时间。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航空枢纽和繁忙机场，包括欧美，亚洲，澳洲等地区的国际航线和国内航线。
数据维度：数据集包括航班号，起飞机场，到达机场，计划到达时间，实际到达时间，延误时长，天气条件，航班类型（国际/国内），航空公司等信息。数据格式为CSV，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于各国航空管理部门的公开报告和航空公司的运营数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空管理，交通运输规划，机器学习模型训练等领域，特别是在航班延误预测，航空资源优化等任务中具有重要价值。
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：适用于航空交通管理，延误原因分析，航班调度优化等学术研究，如延误影响因素分析，季节性延误趋势研究等。
行业应用：可以为航空公司，机场管理机构提供数据支持，特别是在航班调度优化，延误预警系统和资源分配方面。
决策支持：支持航空公司的航班计划调整，延误补偿策略优化及机场运营管理决策。
教育和培训：作为交通运输，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航空数据分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律与趋势，帮助用户实现准确的延误预测，优化航班调度和资源管理，提升航空运输效率和服务质量。
