联邦快递航班运输延误预测数据集FedExFlightDelayPredictionDataset-vasudevmaduri

数据来源：互联网公开数据

标签：航班延误, 运输时间, 联邦快递, 运输预测, 时间序列分析, 机器学习, 数据分析, 运输行业

数据概述：该数据集包含来自联邦快递（FedEx）的航班运输数据，记录了航班的详细信息，包括起飞、到达时间、延误情况等，用于分析和预测航班延误。主要特征如下：时间跨度：数据记录了2008年的航班运输情况。地理范围：数据覆盖了联邦快递运营的多个机场和航线。数据维度：包括年份、月份、日期、星期几、实际起飞时间、计划起飞时间、计划到达时间、承运人名称、承运人编号、计划飞行时间、延误时间、出发地、目的地、距离、到达状态等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为fedex.csv，方便数据分析和模型构建。该数据集适合用于航班延误预测、运输效率分析和时间序列建模等研究。

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：适用于交通运输、物流管理等领域的学术研究，如航班延误预测模型构建、运输效率分析等。行业应用：可以为航空公司、物流公司提供数据支持，特别是在优化航班排班、提升准点率、改进运营效率等方面。决策支持：支持运输行业的决策制定，如预测航班延误，优化资源配置，提升客户服务质量。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材料，帮助学生和研究人员深入理解航班延误的影响因素和预测方法。此数据集特别适合用于探索航班延误的影响因素，建立预测模型，优化运输流程，并提升客户满意度。