航班延误预测数据集FlightDelayPredictionDataset-hari431996
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, 时间序列分析, 航线分析, 交通运输, 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，记录了航班的详细信息和实际到达延误情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从字段信息推测包含年份、月份、日期等，可用于分析航班延误的时间特征。
地理范围：数据涵盖航班的始发地和目的地机场信息，可用于分析不同航线和机场的延误情况。
数据维度：
train_targets.csv：包含航班ID和实际到达延误时间（ARRIVAL_DELAY）。
test_features.csv：包含航班ID、年份、月份、日期、星期几、航空公司、航班号、尾号、始发机场、目的地机场、计划起飞时间、起飞时间、起飞延误、滑出时间、起飞时间、计划飞行时间、飞行时间、距离、计划到达时间、是否备降、是否取消、取消原因等多个字段。
example_submission.csv：包含航班ID和预测的到达延误时间（ARRIVAL_DELAY），用于提交预测结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：train_targets.csv（训练目标数据）、test_features.csv（测试特征数据）和example_submission.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于公开的航班数据，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于航班延误预测、影响因素分析、时间序列建模以及机器学习算法的应用。
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、航空管理等领域的研究，如航班延误预测模型构建、延误影响因素分析、航线拥堵分析等。
行业应用：可以为航空公司、机场、航班管理系统提供数据支持，用于优化航班调度、提升准点率、改善乘客服务等。
决策支持：支持航空公司和相关机构的决策制定，例如优化航班时刻表、资源分配、风险管理等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解航班延误预测问题。
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，并评估不同策略对航班准点率的提升效果，从而帮助用户实现优化航班管理、提高运营效率的目标。
