美国航空公司航班延误预测数据集UnitedStatesAirlineFlightDelayPredictionDataset-sireesh
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误，航空公司，数据集，时间序列分析，机器学习，航空运输，预测分析，大数据
数据概述：该数据集包含来自美国各大航空公司的航班延误数据，记录了航班的起飞，到达时间，延误时长，以及可能影响延误的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2023年。
地理范围：数据覆盖了美国境内所有主要机场和航空公司。
数据维度：数据集包括航班号，起飞机场，到达机场，起飞时间，到达时间，实际起飞时间，实际到达时间，延误时长，天气状况，航空公司信息，航班距离，以及其他相关特征。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于美国交通运输统计局(BTS)等公开数据源，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于航空运输领域的研究和分析，以及机器学习模型的训练，特别是用于航班延误预测，优化航班调度等任务。
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：适用于航班延误原因分析，延误预测模型构建等学术研究，如分析天气，季节，机场拥堵等因素对航班延误的影响。
行业应用：可以为航空公司，机场等提供数据支持，特别是在航班运营管理，资源调度，乘客服务等方面。
决策支持：支持航空公司优化航班时刻表，提高准点率，以及改进乘客服务，如提供延误预警。
教育和培训：作为交通运输，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航班延误预测技术。
此数据集特别适合用于探索影响航班延误的关键因素，帮助用户实现准确的延误预测，优化航班运营效率，提升乘客满意度。
