航空机票价格预测数据集AirlineTicketPricePrediction-sanjaromonov
数据来源：互联网公开数据
标签：机票价格, 航空数据, 价格预测, 机器学习, 航班信息, 数据分析, 交通运输, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自多个航空公司的机票价格信息，记录了航班的详细属性及对应的票价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“days_left”字段推测，数据可能涵盖了航班起飞前一段时间内的价格信息。
地理范围：数据涵盖了不同的城市间的航班，具体城市信息未明确，但可用于分析不同航线或城市间的价格差异。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
id：航班唯一标识符；
airline：航空公司；
flight：航班号；
source_city：出发城市；
departure_time：出发时间；
stops：经停次数；
arrival_time：到达时间；
destination_city：到达城市；
class：舱位等级；
duration：飞行时长；
days_left：距离起飞天数；
price：机票价格（目标变量）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train_data.csv (训练集), test_data.csv (测试集) 和 sample_solution.csv (提交示例)。
数据来源：数据来源于公开渠道，具体来源未在数据集中明确说明。
该数据集适用于机票价格预测、航班数据分析等领域。
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：适用于航空运输、数据科学、机器学习等领域的研究，如价格预测模型构建、影响价格因素分析等。
行业应用：为航空公司、在线旅行社等提供数据支持，可用于动态定价、收益管理、市场分析等。
决策支持：支持航空公司和相关机构进行航班定价策略优化、市场趋势分析等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉实际业务场景。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，分析不同因素对机票价格的影响，以及探索价格随时间变化的规律，从而优化定价策略和提升预测精度。
