美国航空公司航班延误预测数据集AmericanAirlinesFlightDelayPredictionDataset-hajarhisham
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误，航空公司，预测，时间序列，机器学习，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，记录了航班的起降时间，延误情况以及相关因素。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：数据涵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，延误时间，天气状况，航空公司，航班距离，取消原因等变量。
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数据，已进行数据清洗和标准化。
该数据集适合用于航班延误预测，时间序列分析和机器学习模型训练等领域，尤其在航空运输效率优化和风险管理方面具有重要价值。
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，航空公司运营效率评估等研究，如天气对航班延误的影响，不同机场的延误情况对比等。
行业应用：可以为航空公司，机场，旅客提供数据支持，特别是在航班时刻表的优化，延误风险预警等方面。
决策支持：支持航空公司运营策略的制定，帮助优化航班调度，提高准点率和乘客满意度。
教育和培训：作为数据科学，交通运输等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析，机器学习等技术在航空领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响航班延误的因素和预测模型，帮助用户实现航班延误的准确预测，优化航空公司运营效率和提升乘客出行体验。
