美国航空公司航班延误数据分析数据集USAirlinesFlightDelayDataAnalysis-mitchellodili
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误, 航空数据, 飞行数据, 时间序列分析, 航空公司, 数据挖掘, 预测模型, 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，记录了航班的起降时间、延误情况、承运人、航线等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据字段“Year”推测，数据可能覆盖多年。
地理范围：数据涵盖美国国内的航班。
数据维度：数据集包括年份（Year）、月份（Month）、日期（DayofMonth）、星期几（DayOfWeek）、起飞时间（DepTime）、计划起飞时间（CRSDepTime）、到达时间（ArrTime）、计划到达时间（CRSArrTime）、航空公司代码（UniqueCarrier）、航班号（FlightNum）、实际飞行时间（ActualElapsedTime）、计划飞行时间（CRSElapsedTime）、到达延误时间（ArrDelay）、出发延误时间（DepDelay）、出发地（Origin）、目的地（Dest）、飞行距离（Distance）、取消状态（Cancelled）、延误原因（CarrierDelay、WeatherDelay、NASDelay、SecurityDelay、LateAircraftDelay）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为airlinecsv，方便进行数据分析和处理。
该数据集适用于航班延误分析、航空公司运营效率评估和预测模型构建。
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：适用于航空运输领域的研究，如航班延误原因分析、延误时间预测、航空公司运营效率评估等。
行业应用：为航空公司、机场管理部门和航空服务提供商提供数据支持，尤其在航班调度优化、旅客服务改善、运营成本控制等方面。
决策支持：支持航空公司的决策制定，如优化航班时刻表、改进服务流程、提升旅客满意度。
教育和培训：作为交通运输、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航空数据分析。
此数据集特别适合用于探索航班延误的影响因素、预测延误发生的概率，以及评估不同航空公司和航线的运营表现，从而帮助用户优化决策、提升运营效率。
