航空业大数据分析

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在当今竞争激烈的航空业中，航空公司每年带来数十亿美元的收入，但其利润率却不足1%。然而，由于大数据分析，航空业已经发生了巨大的转变，从公司如何向您提供这些有吸引力的优惠到您如何享受飞行。到 2023 年，全球航空业大数据分析市场规模可能以 17.5% 的复合年增长率增长，达到 71.78 亿美元。

许多航空公司通过实施大数据分析取得了出色的市场份额和成本降低成果。航空业利用技术进步来降低运营成本，同时改善客户体验。

航空公司如何使用数据分析？| 用例

以下是一些大数据用例，以及如何利用它们（在某些情况下）来增加收入。

预测性维护

航空业可以通过利用大数据、物联网和预测分析（或任何其他机器学习技术）来减少开支并产生新的收入来源。一些飞机制造商使用这些数据来执行预测性维护或在飞机发生故障之前对其进行维修。航空公司大约 10% 的运营费用用于维护，这导致了许多延误。因此，制造商和承运商将通过了解零件何时需要翻新而获得经济利益。

实时数据分析可提高旅行收入

几乎 24% 的航空费用由燃油价格构成，航空公司担心燃油价格会影响其每年的利润。由于卫星通信系统吞吐量的增加和5G移动通信的发展，航空公司可以更好地控制燃油费用。它的工作原理如下：飞机将所有数据发送到地面飞行操作，分析引擎使用其算法对其进行处理，并向飞机发送重新计算的最佳路线。

用于室内机场导航的增强现实

对于乘客来说，在机场混乱的环境中寻找出路是最不愉快的经历之一。由于 GPS 室内导航极其不准确，机场正在探索其他技术。例如，放置在整个建筑物或增强现实 (AR) 中的基于蓝牙的数据信标。

航空业数据分析项目

以下是一些大数据项目，可帮助您了解大数据分析在航空业的实施情况。

使用 Hadoop、Hive、Pig 和 Impala 进行航空公司数据集分析

对于航空公司来说，关注最受欢迎的航线非常重要，以便更多的航空公司覆盖这些航线并提高效率。例如，飞过特定路径的人数在一天、一周、一个月或一年内是否有所变化，以及导致这些变化的原因是什么？此外，密切关注延误情况以确定较旧的航班是否更有可能出现延误也很重要。一天、一周、一年或一个月中的什么时间最适合最大限度地减少延误？处理这些数据有利于使用这些数据的航空公司和旅客。您可以使用Apache Hive 或 Apache Impala对数据进行分区和集群，并使用Apache Pig预处理数据。

源代码： 使用 Hadoop、Hive、Pig 和 Impala 进行航空公司数据集分析

使用 Python 进行航空公司数据分析

这个大数据分析项目使用 Python 的 sklearn 库来预测客户满意度并聚合客户。您将通过导入 Python 库 Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn 和 SKlearn 开始处理此项目。该项目涉及应用特征选择和一种热编码来执行不满意预测分析。此外，您将使用主成分分析 (PCA) 进行特征转换和客户聚类。

源代码： 使用 Python 进行航空公司数据分析

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航空公司收入分析项目

这个针对航空业 GitHub 的航空公司数据分析项目旨在回答这样一个问题：哪家航空公司在收入方面最成功？该项目分析并比较了整个行业的两个主要效率指标：TRESM（每等效座英里总收入）和 PRESM（每等效座英里乘客收入）。通过将营业收入除以可用座位总数乘以总飞行里程数，可以计算出每可用座位英里的收入。商用飞机上的所有座位均计入可用座位总数；因此，最大化这一措施需要优化座位数和飞行公里数。