航班天气关联数据集Flight-WeatherDataset-shubhamkumartomar
数据来源：互联网公开数据
标签：航空，天气，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，运输行业，气象学
数据概述： 该数据集包含来自航班系统和气象监测站的数据，记录了航班运行与天气条件之间的关系。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机场和航线，包括国际和国内航班。
数据维度：数据集包括航班号、起飞时间、到达时间、航班状态、机场天气状况（温度、湿度、风速、能见度等）、航班延误时间等变量。还包括航班的历史数据和天气的历史数据，适用于时间序列分析。
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：数据来源于航班系统和气象监测站的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空运输、气象学、机器学习等领域的研究和应用，尤其在航班延误预测、天气影响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：适用于航班延误预测、天气对航班运行的影响分析等学术研究，如航班延误的原因分析、天气条件对航班准点率的影响等。
行业应用：可以为航空运输行业提供数据支持，特别是在航班调度、延误管理、天气风险评估等方面。
决策支持：支持航班运行管理、天气条件下的航线调整及策略优化。
教育和培训：作为航空运输、气象学、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班运行与天气条件的关系及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索航班运行与天气条件的关联规律，帮助用户实现航班延误预测、天气影响评估等目标，为航空运输行业提供数据支持，优化航班调度和延误管理策略。
