航班延误预测分析数据集FlightDelayPredictionAnalysisDataset-prathmesh6169
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, 机器学习, 飞行数据, 交通运输, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的航班延误数据，记录了航班的起降时间、航空公司、出发地、目的地、飞行距离、日期、航班号、天气状况、星期几、月份、飞机尾号以及延误状态等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据日期字段推测为一段时间内的航班数据。
地理范围：数据涵盖了航班的起降地点，具体范围未明确说明，但可用于分析不同航线和机场的延误情况。
数据维度：包括航班计划起飞时间（schedtime）、航空公司（carrier）、实际起飞时间（deptime）、目的地（dest）、飞行距离（distance）、日期（date）、航班号（flightnumber）、出发地（origin）、天气状况（weather）、星期几（dayweek）、月份（daymonth）、飞机尾号（tailnu）和延误状态（delay）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为FlightDelays.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的航班数据资源，已进行结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于航班延误预测、影响因素分析、时间序列分析等研究。
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数据挖掘研究，如预测航班延误、分析延误原因、评估航空公司服务质量等。
行业应用：可以为航空公司、机场管理部门和航空数据分析公司提供数据支持，用于优化航班调度、改进乘客服务、提升运营效率等。
决策支持：支持航空公司和机场的决策制定，例如优化航班时刻表、预测航班延误风险、制定应急预案等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和航空运输管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解航班延误的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律和影响因素，帮助用户实现航班延误的预测、优化航班管理以及提升运营效率。
