航班状态样本数据集SamplesofFlightStatusDataset-muheshaam
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，航班数据，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，交通管理，商业智能
数据概述：该数据集包含来自航空公司的航班状态数据，记录了航班的各种状态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要航空公司的航班，包括国内和国际航线。
数据维度：数据集包括航班号、起飞时间、到达时间、延误状态、延误原因、航班类型、航线距离等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于全球航空公司的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空运输管理、时间序列预测及机器学习模型训练等领域的应用，尤其在航班延误预测、航线优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于航班延误分析、航线优化等学术研究，如航班延误原因分析、航线效率评估等。
行业应用：可以为航空公司、机场等提供数据支持，特别是在航班调度、延误管理及航线优化方面。
决策支持：支持航班管理决策和运营策略优化，帮助航空公司制定科学的航班安排和延误应对措施。
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航班数据分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律与趋势，帮助用户实现准确的延误预测，优化航班调度和资源分配，提高航班运营效率和乘客满意度。
