机票价格预测数据集AirTicketPricePredictionDataset-santanudebnath
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自航空公司和票务平台的机票价格数据，记录了不同航线，航班和时间的机票价格信息。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和机场，包括国内和国际航班。
数据维度：数据集包括航班编号，出发地，目的地，出发时间，到达时间，航空公司，舱位等级，票价，提前购票天数等变量。
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和票务平台的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空业的机票价格预测，销售分析，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：适用于机票价格预测，市场需求分析，航班需求预测等研究，如价格波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为航空公司和票务平台提供数据支持，特别是在价格策略制定，市场需求预测和航班调度优化方面。
决策支持：支持航空公司的定价策略和航班调度优化，帮助航空公司制定科学的定价，航线规划和市场推广策略。
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机票价格的动态变化规律与趋势，帮助用户实现准确的机票价格预测，优化定价策略和航班调度，提高市场竞争力。
