航班延误预测分析数据集FlightDelayPredictionAnalysisDataset-manarabdelgawad

数据来源：互联网公开数据

标签：航班延误, 航空数据, 飞行时长, 航空公司, 机场, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型

数据概述：该数据集包含来自航空公司航班的数据，记录了航班的各项信息，包括航班延误情况。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为一段时间内的航班记录。地理范围：数据涵盖多个机场和航空公司，具体地理范围待定。数据维度：数据集包括“id”（航班唯一标识符）、“Airline”（航空公司）、“Flight”（航班号）、“AirportFrom”（出发机场）、“AirportTo”（到达机场）、“DayOfWeek”（星期几）、“Time”（起飞时间，单位可能为分钟）、“Length”（飞行时长，单位可能为分钟）、“Delay”（延误情况，1代表延误，0代表未延误）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为Airlines.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行基本的结构化处理。该数据集适合用于航班延误预测、航空公司运营效率分析等。

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、时间序列分析等领域的学术研究，例如航班延误预测模型的构建、影响延误因素的分析等。行业应用：可以为航空公司、机场等提供数据支持，特别是在优化航班排班、提升准点率、改进客户服务等方面。决策支持：支持航空公司和相关机构的决策制定，例如优化资源分配、制定应急预案等。教育和培训：作为数据分析、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航班延误的影响因素。此数据集特别适合用于分析航班延误的原因和影响因素，建立预测模型，从而帮助航空公司和机场优化运营效率，提升旅客出行体验。