航空公司乘客出行预测数据集AirlinePassengerPredictionDataset-onlykingkd
数据来源：互联网公开数据
标签：航空，乘客预测，数据集，时间序列，机器学习，出行分析，运力规划，旅游
数据概述： 该数据集包含航空公司的乘客出行数据，主要用于预测乘客流量和分析出行模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为多年，具体年份待定。
地理范围：数据涵盖多个国际和国内航线，包括出发地和目的地信息。
数据维度：数据集包括日期，航班号，出发地，目的地，乘客数量，航班座位数，航班状态，票价，季节性因素等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的航空数据，并已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于航空运输业的乘客流量预测，运力规划，市场分析等领域的研究和应用，尤其在时间序列分析，机器学习模型训练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：适用于航空客运预测，航班需求分析，出行行为研究等，如预测不同航线的客流量，分析季节性变化对出行需求的影响等。
行业应用：可以为航空公司，机场等提供数据支持，特别是在航班排班，运力分配，票价策略制定方面。
决策支持：支持航空公司优化航班运营，提升盈利能力，帮助机场进行资源配置和提升服务质量。
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乘客预测，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索航空公司乘客出行的规律与趋势，帮助用户实现准确的客流量预测，优化运力配置和提升运营效率。
