印度航空机票价格预测数据集IndianAirlineFlightPricePrediction-chiragseth
数据来源：互联网公开数据
标签：机票价格, 航班信息, 机器学习, 预测分析, 航空公司, 旅程规划, 数据挖掘, 印度
数据概述：
该数据集包含来自印度航空公司的航班信息，记录了航班的各项属性及票价数据，适用于机票价格预测和航班数据分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但根据“Date_of_Journey”字段推测为2019年。
地理范围：数据主要涵盖印度国内航线。
数据维度：包括“Airline”（航空公司）、“Date_of_Journey”（出发日期）、“Source”（出发地）、“Destination”（目的地）、“Route”（航线）、“Dep_Time”（起飞时间）、“Arrival_Time”（到达时间）、“Duration”（飞行时长）、“Total_Stops”（中转次数）、“Additional_Info”（额外信息）和“Price”（票价）等字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据处理和建模分析。
该数据集源于公开数据，已进行结构化处理，适合用于构建预测模型。
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、数据挖掘和机器学习领域的学术研究，例如价格预测模型构建、影响票价因素分析等。
行业应用：可为航空公司、在线旅行社（OTA）等提供数据支持，用于价格优化、市场分析和客户行为研究。
决策支持：支持航空公司的定价策略制定、收益管理和航班规划，帮助优化运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响机票价格的因素，构建价格预测模型，帮助用户实现票价预测和优化决策。
