2015年美国国内航班延误与天气数据集2015USDomesticFlightDelaywithWeatherDataset-qingyangliu0605
数据来源：互联网公开数据
标签：航班延误，天气影响，数据集，时间序列，机器学习，航空业，数据分析，商业智能
数据概述： 该数据集包含2015年美国国内航班的延误数据及相关的天气信息，记录了航班延误与天气因素之间的关联。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年全年。
地理范围：数据覆盖了美国国内的多个机场和航线。
数据维度：数据集包括航班号、出发机场、到达机场、起飞时间、到达时间、延误时间、天气状况（如温度、湿度、风速等）、延误原因等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国运输部和气象部门，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空业的研究和分析，特别是在航班延误预测、天气影响分析及机器学习模型训练等方面具有重要应用价值。
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：适用于航班延误原因分析、天气对航班影响的研究，如延误时间与天气因素的关联分析、延误预测模型的建立等。
行业应用：可以为航空公司、机场管理提供数据支持，特别是在航班调度、延误预警、天气风险评估等方面。
决策支持：支持航班延误的预测和应对策略优化，帮助航空公司提高航班准点率和服务质量。
教育和培训：作为航空管理、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及相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索航班延误与天气因素之间的规律与趋势，帮助用户实现准确的延误预测，优化航班调度和资源分配，提高航空运输效率和安全性。
