机票价格预测分析数据集FlightTicketPricePredictionAnalysis-samandarpirimqulov
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, 旅游行业, 数据分析, 经济舱
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的机票价格数据，记录了不同航班的详细信息与票价情况，适用于机票价格预测、市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，但“days_left”字段暗示了票价可能随时间变化。
地理范围：数据覆盖了多个城市之间的航班，包括出发地和目的地。
数据维度：包括航班ID、航空公司、航班号、出发城市、出发时间、经停次数、到达时间、到达城市、舱位等级、飞行时长、剩余天数以及票价等字段。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv, test_data.csv和sample_solution.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。其中，train_data.csv和test_data.csv包含了详细的航班信息，sample_solution.csv提供了提交格式的示例。
该数据集适用于构建价格预测模型，分析影响机票价格的因素，以及探索不同城市间航班的价格差异。
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、旅游经济等领域的研究，如票价影响因素分析、价格预测模型构建、市场趋势分析等。
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，特别是在动态定价、收益管理、市场预测等方面。
决策支持：支持航空公司优化定价策略，提升盈利能力；帮助旅客更好地规划行程，获取更优惠的机票价格。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于构建机器学习模型，预测机票价格，分析影响价格的关键因素，从而实现对市场趋势的深入理解和对决策的优化。
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