机票价格预测数据集AirPricePredictor-PredictionandClassificationDataset-vanshajsood
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，价格预测，数据集，机器学习，时间序列，数据分析，商业智能，经济学
数据概述： 该数据集包含来自航空公司的机票价格数据，记录了不同航线，时间，航空公司等因素对机票价格的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要航线，包括国内和国际航班。
数据维度：数据集包括航班日期，出发地，目的地，航空公司，航班时间，舱位等级，价格等信息。还包括一些外部因素，如节假日，季节性需求等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于航空公司的公开资料和市场数据，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，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：适用于航空票价预测，市场需求分析等学术研究，如票价波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为航空公司，旅游平台等提供数据支持，特别是在票价优化，需求预测和促销策略制定方面。
决策支持：支持航空公司的票价策略制定和运营优化，帮助航空公司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票价的影响因素与变化规律，帮助用户实现准确的票价预测，优化定价策略和促销活动，提高航空公司的运营效率和盈利能力。
