英国航空公司预测模型数据集BritishAirwaysPredictiveModelDataset-shaikmohdmustaqim
数据来源：互联网公开数据
标签：航空业，预测模型，数据集，机器学习，数据分析，商业智能，客户行为，运营优化
数据概述：
该数据集包含来自英国航空公司的运营和客户数据，记录了航班，乘客及运营相关的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了英国航空公司运营的主要航线，包括国内和国际航班。
数据维度：数据集包括航班信息（如航班号，起飞/降落时间，航线距离），乘客数据（如客舱等级，购票渠道，常旅客信息），运营数据（如准点率，延误原因，燃油消耗）及客户反馈（如满意度评分，投诉记录）。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于英国航空公司的公开运营报告和市场研究数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空业运营优化，客户行为分析及机器学习预测模型构建等领域的应用，尤其在航班延误预测，客户满意度分析及资源调度优化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：适用于航空运营管理，客户行为分析及市场趋势研究，如航班延误原因分析，客户满意度影响因素研究等。
行业应用：可以为航空公司提供数据支持，特别是在航班调度优化，客户服务改进及收益管理方面。
决策支持：支持航空公司的运营决策和战略优化，帮助制定更科学的航班计划，客户服务策略及资源分配方案。
教育和培训：作为航空管理，商业分析和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航空运营数据分析及预测建模技术。
此数据集特别适合用于探索航空运营和客户行为的规律与趋势，帮助用户实现航班延误预测，客户满意度提升及运营效率优化等目标，为航空业的数据驱动决策提供支持。
