基于数据挖掘的航班时间预测与票价策略分析

本篇论文《中国科技论文在线——基于数据挖掘的航班数据分析》由张猛和刘知青两位作者共同完成，他们分别在数据挖掘领域具有一定的专业背景。论文的研究背景是随着云计算时代的兴起，大数据成为了研究的热点，物联网、云计算、移动互联网、车联网等技术的发展，使得数据源广泛且数量庞大，数据的价值主要体现在如何有效地存储和分析这些海量数据。 研究目标聚焦于航班数据分析，特别利用了数据挖掘技术中的特征提取方法，如主成分分析，来挖掘航班的飞行时间信息。这种分析能够帮助预测航班可能的到达时间，为航班计划的制定提供决策支持。通过分析航空公司网站的舱位信息，论文还探讨了如何计算舱位的相对平均价格，以及如何根据每月实际乘客数量估算航班总舱位数，进一步计算上座率。以南方航空（南航）2013年的数据为例，研究者探究了相对平均价格与上座率之间的关系，这对于机票价格的制定具有实际参考价值。 关键词包括程序设计及其语言、数据挖掘、特征提取、主成分分析、航班飞行时间以及上座率，这些都是论文的核心技术手段和研究内容。该研究不仅有助于提高航班运营效率，也为航空公司的定价策略提供了科学依据，反映出数据挖掘在现代交通管理中的重要作用。 总体来说，这篇论文结合了最新的信息技术趋势和数据挖掘方法，为航班管理领域的实践提供了创新的思考角度和实用工具，具有很高的学术价值和实际应用前景。