机票价格预测数据集FlightTicketPricePrediction-orifsarniyozov
数据来源：互联网公开数据
标签：机票价格, 预测模型, 航空数据, 机器学习, 航班信息, 数据分析, 价格分析, 航空旅行
数据概述：
该数据集包含来自航班预订平台的数据，记录了不同航空公司、航班、出发地、目的地、起飞时间、到达时间、经停次数、飞行时长、剩余天数以及票价等信息，用于预测机票价格。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，但根据“days_left”（剩余天数）字段，可推测数据是围绕航班出发时间点进行收集的。
地理范围：数据涵盖了多个城市间的航班信息，具体城市信息需进一步分析。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
id：航班唯一标识符。
airline：航空公司。
flight：航班号。
source_city：出发城市。
departure_time：起飞时间。
stops：经停次数。
arrival_time：到达时间。
destination_city：目的地城市。
class：舱位等级。
duration：飞行时长（分钟）。
days_left：距离起飞的剩余天数。
price：机票价格。
数据格式：数据集提供CSV格式文件，包含train_data.csv（训练集）、test_data.csv（测试集）和sample_solution.csv（示例提交文件），便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于航班预订平台或相关数据提供方，已进行结构化处理。
该数据集适合用于价格预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，如机票价格影响因素分析、价格预测模型构建等。
行业应用：为航空公司、在线旅行社（OTA）提供数据支持，用于动态定价、需求预测、收益管理等。
决策支持：支持航空公司和OTA的定价策略制定、市场分析和竞争情报获取。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建和评估机票价格预测模型，帮助用户优化定价策略，提升收益管理水平。
