美国航班延误预测数据集USFlightDelayPredictionDataset-eminhashimi
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空数据, 预测模型, 时间序列分析, 机器学习, 航空公司, 机场, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自美国航空公司的航班数据，记录了航班的详细信息，包括起降时间、延误情况、航空公司、机场等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含了年度、月度、日度数据，可用于时间序列分析。
地理范围：数据覆盖美国境内的主要机场和航空公司。
数据维度：数据集包括航班ID、年份、月份、日期、星期几、航空公司、航班号、尾号、始发机场、目的机场、计划起飞时间、起飞时间、起飞延误、滑出时间、起飞时间、计划时间、实际飞行时间、空中飞行时间、距离、着陆时间、滑入时间、计划到达时间、到达时间、到达延误等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含airports.csv（机场信息）、airlines.csv（航空公司信息）、flights_train.csv（训练集航班数据）、flights_test.csv（测试集航班数据）和submit_sample.csv（提交样例）五个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的航班数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于航班延误预测、航空数据分析和机器学习建模。
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、时间序列分析和机器学习领域的学术研究，如航班延误预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为航空公司、机场、航空管理部门提供数据支持，特别是在航班调度优化、运营效率提升、旅客服务改善等方面。
决策支持：支持航空公司进行风险评估、资源分配和决策制定，以应对航班延误等问题。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和交通运输相关课程的实训材料，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规律与趋势，帮助用户构建预测模型、优化航班调度、提升乘客满意度。
