航班延误预测数据集FlightDelayPredictionDataset-crowarmbrust
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 机器学习, 预测模型, 时间序列分析, 航空数据, 航班信息, 预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的航班数据，记录了航班的各类属性及延误情况，用于预测航班是否会延误。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据字段信息推测为某个时间段的航班数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了出发机场和历史数据，可能涵盖多个机场和航线。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如航班月份（MONTH）、星期几（DAY_OF_WEEK）、出发时间段（DEP_BLOCK）、飞行距离组别（DISTANCE_GROUP）、航段号（SEGMENT_NUMBER）、同时段航班数（CONCURRENT_FLIGHTS）、座位数（NUMBER_OF_SEATS）、航空公司名称（CARRIER_NAME）、机场月度航班数（AIRPORT_FLIGHTS_MONTH）、航空公司月度航班数（AIRLINE_FLIGHTS_MONTH）、航空公司机场月度航班数（AIRLINE_AIRPORT_FLIGHTS_MONTH）、机场月平均乘客量（AVG_MONTHLY_PASS_AIRPORT）、航空公司月平均乘客量（AVG_MONTHLY_PASS_AIRLINE）、每乘客的乘务员数量（FLT_ATTENDANTS_PER_PASS）、每乘客的地勤服务数量（GROUND_SERV_PER_PASS）、飞机机龄（PLANE_AGE）、出发机场（DEPARTING_AIRPORT）、前序机场（PREVIOUS_AIRPORT）、降水量（PRCP）、降雪量（SNOW）、积雪深度（SNWD）、最高气温（TMAX）、平均风速（AWND）、航空公司历史数据（CARRIER_HISTORICAL）、出发机场历史数据（DEP_AIRPORT_HIST）、当天历史数据（DAY_HISTORICAL）、出发时间段历史数据（DEP_BLOCK_HIST）以及目标变量（LABEL），其中LABEL字段为0或1，表示航班是否延误。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submit.csv（提交样例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的航空数据，经过标准化处理，字段已进行数值化处理。该数据集适合用于航班延误预测研究。
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：适用于航空领域和时间序列分析的学术研究，如航班延误预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为航空公司、机场等提供数据支持，可用于航班管理、运营优化、风险评估和预测等。
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，优化资源配置。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和时间序列分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解航班延误预测的流程。
此数据集特别适合用于探索影响航班延误的因素，构建预测模型，从而帮助用户优化航班安排、提高运营效率。
