旅客出行行为分析数据集PassengerTravelBehaviorAnalysis-learnmachinelearn
数据来源：互联网公开数据
标签：航空数据, 旅客行为, 出行分析, 机场运营, 客流预测, 数据挖掘, 机器学习, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自航空公司的旅客出行数据，记录了旅客的航班信息、旅客属性等，用于分析旅客出行行为和优化机场运营。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据覆盖了多个机场的旅客出行信息，具体机场信息未详细说明。
数据维度：数据集包括旅客的出发和到达时间、出发和到达机场、航站楼信息、航班运营信息、旅客性别、行李信息等。
数据格式：CSV格式，包括Assessment Result File.csv和Assessment Train Data.csv两个文件，便于数据处理和分析。数据中包含多种变量，如日期、机场代码、旅客特征等。
来源信息：数据来源于“Travel Datathon 2019”竞赛，数据已进行初步处理。
该数据集适合用于旅客出行行为研究、客流预测、机场运营优化等。
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、交通工程等领域的学术研究，如旅客出行模式分析、航班延误预测、机场资源优化等。
行业应用：可以为航空公司、机场管理部门提供数据支持，特别是在客流预测、航班排班优化、旅客服务改进等方面。
决策支持：支持机场和航空公司制定运营策略，优化资源配置，提升旅客体验。
教育和培训：作为交通运输、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解旅客出行行为。
此数据集特别适合用于探索旅客出行规律，预测客流量，优化机场运营效率，提升服务质量。
