航班延误影响因素分析数据集FlightDelayImpactFactorAnalysis-huynhtruc109
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空运输, 延误分析, 机器学习, 统计分析, 运输效率, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的航班数据，记录了航班延误的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可被视为静态数据，用于分析影响航班延误的因素。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推断为某个或某些特定机场的航班数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如DEP_DELAY（起飞延误时间）、TAXI_OUT（滑出时间）、TAXI_IN（滑入时间）、CARRIER_DELAY（航空公司延误）、WEATHER_DELAY（天气延误）、NAS_DELAY（国家空域系统延误）、SECURITY_DELAY（安全延误）、LATE_AIRCRAFT_DELAY（晚到飞机延误）以及DELAYED（是否延误）。
数据格式：CSV格式，文件名可能为plwithoutOLEcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确指出，但数据结构显示了航班延误的多种可能影响因素。该数据集适用于航班延误预测、影响因素分析等研究。
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：适用于航空运输领域的研究，例如航班延误原因分析、延误时间预测、以及不同延误因素对整体延误的影响评估。
行业应用：为航空公司、机场管理部门和航空服务提供商提供数据支持，用于优化航班安排、提升运营效率、降低延误率。
决策支持：支持航空公司制定更有效的航班调度策略，提高准点率，改善乘客体验。
教育和培训：作为航空管理、数据分析和机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解航班延误的复杂性。
此数据集特别适合用于探索不同因素对航班延误的贡献，以及建立预测模型，从而优化航班运营和乘客服务。
