机票价格预测分析数据集FlightTicketPricePredictionAnalysis-lazizbekboltayev
数据来源：互联网公开数据
标签：机票价格, 航空数据, 预测模型, 机器学习, 航班信息, 数据分析, 价格预测, 旅游行业
数据概述：
该数据集包含来自航班预订平台收集的机票价格和航班信息数据，用于构建机票价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“days_left”字段推测，可能涵盖了航班起飞前一段时间内的价格变化。
地理范围：数据涵盖了多个城市之间的航班，具体城市信息包含在“source_city”和“destination_city”字段中。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“id”（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”（起飞前天数）和“price”（机票价格）。
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（示例解决方案）三个文件，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于航班预订平台，已进行初步的清洗和整理，方便用户直接进行数据分析和建模。
该数据集适合用于价格预测、数据分析和机器学习模型的构建。
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、旅游经济和数据科学等领域的研究，例如机票价格影响因素分析、价格预测模型构建、以及市场趋势分析。
行业应用：为航空公司、在线旅行社（OTA）和旅游服务提供商提供数据支持，用于优化定价策略、预测需求、提升收益管理水平。
决策支持：支持航空公司和旅行社的决策制定，帮助其根据市场变化调整价格、优化航班排班和提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、模型构建和预测分析技能。
此数据集特别适合用于探索影响机票价格的各种因素，构建准确的预测模型，并为行业决策提供数据支持，从而实现收益最大化和用户体验优化。
