Advertisement

2016年航班数据分析文件.xlsx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该文件包含2016年度详尽的航班运营数据,涵盖全球各大航空公司的起降记录、飞行准点率及取消情况等信息。 国内航班信息数据库。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2016.xlsx
    优质
    该文件包含2016年度详尽的航班运营数据,涵盖全球各大航空公司的起降记录、飞行准点率及取消情况等信息。 国内航班信息数据库。
  • 2019学建模国赛C题
    优质
    本项目基于2019年数学建模国赛C题,深入分析航班数据,旨在优化航班调度与提高机场运营效率,探讨大数据技术在航空领域的应用。 19年数学建模国赛C题涉及航班数据的分析与处理。
  • 的研究论——基于挖掘.pdf
    优质
    本文通过运用数据挖掘技术对航班数据进行深度分析,旨在探索影响航班效率的关键因素,并提出优化建议。 随着云时代的到来,大数据受到了越来越多的关注。物联网、云计算、移动互联网、车联网以及各种设备如手机、平板电脑和PC的普及,使得数据量急剧增加。张猛与刘知青基于这一背景进行了关于航班数据分析的研究,并运用了数据挖掘技术来深入探讨相关问题。
  • 实战 —— 泊松回归应用
    优质
    本课程专注于利用泊松回归模型在航空领域进行深入的数据分析,通过实战案例讲解如何预测和解决实际问题。 使用Python进行泊松回归分析航班数据集的步骤包括:读取数据、理解数据、准备数据、训练模型以及评价模型。
  • 可用于预测延误
    优质
    本数据集包含了详尽的航班信息和历史延误记录,适用于构建机器学习模型进行预测分析,帮助航空公司优化运营、降低延误率。 航空公司数据集包含539,383个实例和8个不同的特征,目标是在给定预定起飞信息的情况下预测航班是否会延误。以下是数据字段的描述: - id:唯一标识符。 - Airline:不同类型的商业航空公司。 - Flight:飞行编号。 - AirportFrom:源机场代码(例如ATL、AUS等)。 - AirportTo:目的地机场代码(例如CLT、DEN等)。 - DayOfWeek:星期几,表示航班起飞的日期是周几。 - Time:时间,表示航班预计起飞的时间点。 - Length:飞行长度或持续时间。 - Delay:是否延误,用于预测目标。 以下是部分机场代码及其对应的国际机场名称: - ATL - 哈茨菲尔德 - 杰克逊亚特兰大国际机场(乔治亚州) - AUS - 奥斯汀伯格斯特罗姆国际机场(德克萨斯州) - BNA - 纳什维尔国际机场(田纳西州) - BOS - 波士顿洛根国际机场(马萨诸塞州) - BWI - 巴尔的摩华盛顿国际瑟古德马歇尔机场(巴尔的摩,美国首都区) - CLT - 夏洛特道格拉斯国际机场(北卡罗来纳州) - DAL - 达拉斯爱田机场(德克萨斯州) - DCA - 罗纳德里根华盛顿国家机场(弗吉尼亚州阿灵顿市) - DEN - 丹佛国际机场(科罗拉多州) - DFW - 达拉斯沃思堡国际机场(德克萨斯州) - DTW - 底特律大都会机场(密歇根州) - EWR - 纽瓦克自由国际机场(新泽西州) - FLL - 劳德代尔堡国际机场
  • 2021中国GIS(含经纬度)
    优质
    本数据集收录了2021年中国的航班信息,包含每个航班起降机场的详细经纬度坐标,适用于航空交通分析与地理信息系统研究。 2021年中国航班数据包含了17230条记录,每一条记录包括出发/到达机场代码、城市名称、时间(出发/到达)、经纬度以及航班的名称、代码和编号等信息。这些数据非常适合用于分析不同城市之间的交通联系情况。
  • 延迟-
    优质
    延迟航班-数据集包含大量航班运营信息,专注于分析导致航班延误的各种因素,旨在帮助航空公司和相关研究机构优化航班调度与管理。 数据包含了2008年由于各种原因导致的航班延误的信息,可用于进行延迟航班数据集的分析。该数据文件名为DelayedFlights.csv。
  • 2021全球的GIS(含经纬度)
    优质
    本数据集收录了2021年度全球范围内各机场起降航班的详细记录,包括每架次航班的确切地理位置信息——纬度和经度坐标。通过地理信息系统(GIS)技术的应用,用户能够直观地分析与可视化国际航空交通模式及趋势。 2021年的全球航班数据包含155732条记录,每一条都包括出发/到达机场代码、城市名称及经纬度、确切的出发与到达时间以及航班的相关信息(如航班名称、代码和编号)。这些数据可以被导入GIS软件中生成航线图,并用于分析不同城市之间的航空联系。
  • ECharts-可视化
    优质
    ECharts-航班数据显示了如何利用强大的JavaScript图表库来直观呈现复杂的航班信息,包括飞行路线、航班数量及时间分布等。 ECharts 是一个数据可视化库,可以帮助用户轻松创建各种图表。使用 ECharts 可以将复杂的数据直观地展示出来,适用于多种应用场景,如网站统计、数据分析报告等。通过丰富的配置选项,开发者可以根据需求定制出个性化的图表样式和交互效果。
  • 中国境内
    优质
    本数据库包含中国境内所有机场及各航空公司详细航班信息,涵盖实时起飞降落情况、历史飞行记录等,为用户提供全面准确的航班数据分析支持。 标题:国内航班数据 该标题表明我们正在处理与国内航班相关的信息,这可能包括航班时刻、航班号、航空公司、起飞和降落机场、日期及航班状态等关键数据。 标签:国内航班数据 文件名分别为flights.mdb 和 Read me.txt。其中,flights.mdb 是一个 Microsoft Access 数据库文件,用于存储结构化的数据如表格、查询和报表等;Read me.txt 则是一个文本段落件,通常包含有关数据集的说明、使用指南或注意事项。 在分析这些数据之前,我们需要具备以下基础知识: 1. 数据库基础:了解如何使用数据库管理系统(如 Microsoft Access)来查询和操作数据。理解表、字段及记录的概念。 2. SQL语言:尽管“flights.mdb”可能可以直接在Access中打开,但熟悉SQL将有助于检索和分析数据,特别是对于大型数据集而言尤为重要。 3. 数据清洗与预处理:掌握清理数据的方法,如处理缺失值、异常值或格式问题等。 4. 数据分析工具:熟练使用Excel、Python、R或其他数据分析软件进行统计分析、数据可视化及建模等工作。 5. 统计学知识:理解基本的统计概念(例如平均数、中位数和标准差)以解释和探索数据集中的信息。 6. 地理信息系统 (GIS):如果数据包含机场坐标,掌握GIS相关技能有助于绘制航班路径或进行地理分析。 在对这个数据集进行深入研究时,可能会涉及以下几类任务: 1. 航班频率分析:查看每个航空公司的航班数量,并确定最繁忙的航线。 2. 准点率评估:计算航班准时到达的比例,找出表现最佳和最差的航空公司。 3. 客流量估算:根据座位数及航班次数估计乘客量并比较节假日与非假日之间的差异。 4. 时间模式识别:发现一天或一周中的高峰时段与低谷期以优化航班安排或预测需求。 5. 航空公司服务对比:通过延误率、取消率等指标评估不同航空公司的服务质量。 6. 网络分析:揭示城市间的连接性,找出主要的航空枢纽。 掌握上述知识和技能后,我们能够有效地提取、清洗、分析并解释这个国内航班数据集,并从中获得有价值的见解。