航班延误预测分析数据集FlightDelayPredictionAnalysisDataset-majoruizr
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空数据, 预测分析, 时间序列分析, 机器学习, 航空运输, 数据挖掘, 航班信息
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的航班数据，记录了航班的起降信息以及延误情况，用于航班延误预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，根据字段内容推测为一段时间内的航班数据。
地理范围：数据覆盖多个机场和航线，未明确具体地理范围，推测为全球范围内的航班数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如"MONTH"（月份），"DAY"（日期），"DAY_OF_WEEK"（星期几），"AIRLINE"（航空公司），"FLIGHT_NUMBER"（航班号），"ORIGIN_AIRPORT"（始发机场），"DESTINATION_AIRPORT"（终点机场），"SCHEDULED_DEPARTURE"（计划起飞时间），"DEPARTURE_DELAY"（起飞延误时间），"SCHEDULED_TIME"（计划飞行时间），"DISTANCE"（飞行距离）。
数据格式：CSV格式，文件名为datos_bien.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的航班数据源，已进行预处理，包括数据清洗和标准化。
该数据集适合用于航班延误预测、航空公司运营效率分析以及影响航班延误因素的研究。
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：适用于交通运输、数据科学等领域的学术研究，如航班延误预测模型构建、影响因素分析、时间序列分析等。
行业应用：为航空公司、机场及相关行业提供数据支持，尤其是在航班调度优化、运营效率提升、风险管理和旅客服务改进方面。
决策支持：支持航空公司及相关机构的决策制定，如优化航班时刻表、提升资源配置效率、改善旅客体验等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和交通运输相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航班延误预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律与影响因素，构建预测模型，帮助用户优化航班运营，提升旅客出行体验。
