机票价格评估数据集AviachiptaNarxiniBaholashDataset-sanjaromonov
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，机票价格，数据集，价格预测，机器学习，时间序列，商业分析，预测模型
数据概述： 该数据集包含来自航空公司的机票价格数据，记录了不同航班，时间和地点的票价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的航班，包括国内和国际航线。
数据维度：数据集包括航班日期，出发地，目的地，航空公司，航班类型，舱位等级，票价，停留时间等变量。还包括影响票价的历史数据和外部因素。
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业的价格预测，商业分析和经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于机票价格预测，需求分析，市场趋势预测等研究，如票价波动的原因分析，季节性价格变化等。
行业应用：可以为航空公司和旅游平台提供数据支持，特别是在票价优化，收益管理和市场策略制定方面。
决策支持：支持航空公司的票价预测和策略优化，帮助制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，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空业机票价格的规律与趋势，帮助用户实现准确的票价预测，优化收益管理和市场策略，提高航空公司的盈利能力和市场竞争力。
