航班延误与取消分析数据集AnalyzingFlightDelaysandCancellationsDataset-abdelazizsami
数据来源：互联网公开数据
标签：航班数据，延误分析，取消分析，航空业，数据集，时间序列，机器学习，商业智能
数据概述：该数据集包含来自美国运输安全管理局（TSA）和美国交通统计局（BTS）的航班延误和取消数据，记录了美国国内航班的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖了美国多个机场和航线。
数据维度：数据集包括航班日期，起飞时间，到达时间，起飞机场，到达机场，航班号，延误时间，取消原因等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于美国交通统计局（BTS）的公开报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空业分析，机器学习，时间序列分析等领域，特别是在航班延误预测和取消原因分析等方面具有重要价值。
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：适用于航班延误预测，取消原因分析等研究，如天气条件对航班延误的影响，机场运营效率分析等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在航班调度，延误管理，客户服务质量提升等方面。
决策支持：支持航空公司的航班运营策略优化，帮助制定更有效的航班管理计划。
教育和培训：作为航空管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索航班延误和取消的规律与趋势，帮助用户实现航班延误预测和取消原因分析，提高航空公司的运营效率和服务质量。
