航班延误预测分析数据集FlightDelayPredictionAnalysisDataset-zaikali
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空数据, 预测模型, 机器学习, 时序分析, 机场数据, 航班信息, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的航班数据，记录了航班的延误情况以及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖了多个机场之间的航班信息，包括起飞机场和到达机场。
数据维度：数据集包括多项关键指标，如“ARRIVAL_DELAY”（到达延误时间，分钟），“DISTANCE”（飞行距离，英里），“SCHEDULED_TIME”（计划飞行时间，分钟），“MONTH”（月份），“SCHED_DEP_HOUR”（计划起飞小时），“SCHED_ARR_HOUR”（计划到达小时），“FLIGHT_COUNT”（航班数量），“DAY_OF_WEEK”（星期几），“ORIGIN_AIRPORT”（出发机场），“DESTINATION_AIRPORT”（到达机场）等。
数据格式：CSV格式，文件名为flights.csv，易于数据分析和建模。
该数据集适合用于研究航班延误的影响因素，并构建预测模型。
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：适用于交通运输、航空管理等领域的学术研究，如航班延误影响因素分析、延误预测模型构建等。
行业应用：可以为航空公司、机场管理部门提供数据支持，特别是在航班调度优化、乘客服务改善方面。
决策支持：支持航空公司制定更有效的航班运营策略，提高准点率，减少运营成本。
教育和培训：作为交通运输、数据科学等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解实际数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响航班延误的关键因素，构建预测模型，优化航班运营效率，提升乘客满意度。
