航空旅行航班价格预测数据集AirlineFlightPricePredictionDataset-abdullah182
数据来源：互联网公开数据
标签：航班数据, 价格预测, 航空旅行, 机器学习, 航线分析, 数据挖掘, 商务旅行, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自多个航空公司的航班信息，记录了航班的详细信息，包括出发地、目的地、起飞时间、到达时间、中转次数、航班时长、剩余天数以及价格等。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，数据可能包含了航班预订时间与出发时间之间的时间差。
地理范围：数据集涵盖了多个城市之间的航班信息，具体城市信息有待进一步分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“airline”（航空公司）、“flight”（航班号）、“source_city”（出发城市）、“departure_time”（起飞时间）、“stops”（中转次数）、“arrival_time”（到达时间）、“destination_city”（目的地城市）、“class”（舱位等级）、“duration”（飞行时长）、“days_left”（剩余天数）和“price”（价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为Flights_data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，具体来源未明确，可能经过了数据清洗和整合。
该数据集适合用于航班价格预测、航线分析、旅行成本评估和市场趋势研究。
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：适用于航空旅行、交通运输和数据科学领域的学术研究，如航班价格预测模型构建、影响价格因素分析、航线网络优化等。
行业应用：可以为航空公司、在线旅行社（OTA）和旅游行业提供数据支持，特别是在动态定价、市场分析、客户行为分析等方面。
决策支持：支持航空公司优化定价策略、提升收益管理水平，以及帮助旅客进行更明智的旅行规划和预算。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、运筹学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解航空数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索航班价格的影响因素、构建价格预测模型，并分析不同航线的市场表现，从而优化运营策略和提升用户体验。
