美国航空公司航班延误预测数据集AmericanAirlinesFlightDelayPredictionDataset-shao2011
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误，航空公司，预测，机器学习，时间序列分析，交通运输，数据分析，航空业
数据概述： 该数据集包含来自美国航空公司的航班数据，记录了航班的起飞，到达时间以及延误情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国境内的多个机场和航线。
数据维度：数据集包括航班号，起降机场，起飞时间，到达时间，实际起飞时间，实际到达时间，延误时间，天气状况，航班状态等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的航班信息数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航班延误预测，时间序列分析，机器学习建模等领域，特别是在预测航班延误，优化航班调度等方面具有重要价值。
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：适用于航班延误预测，影响因素分析等研究，如天气对航班延误的影响，机场拥堵对航班延误的影响等。
行业应用：可以为航空公司，机场等提供数据支持，特别是在航班调度优化，乘客服务改进等方面。
决策支持：支持航班延误的预测和优化，帮助航空公司制定更合理的航班计划和应对措施。
教育和培训：作为数据科学，交通运输等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航班延误预测方法。
此数据集特别适合用于探索航班延误的规律与影响因素，帮助用户实现准确的航班延误预测，优化航空公司运营效率，提升乘客出行体验。
