機械学習を用いた航空券価格の予測

航空運賃は、フライトの時間、目的地、旅行の長さなど、さまざまな要因によって常に変動しています。人々がチケットを購入する最適な時期を特定できるようにするため、私たちは機械学習を用いて価格を予測するシステムを開発しています。インドの過去のフライトデータを調査することで、価格パターンを明らかにし、チケット購入の理想的な時期を提案したいと考えています。このプロジェクトは、予測モデルを比較し、航空券購入にかかる費用を節約する方法を見つけることで、航空会社に関する一般的な信念を確認または覆すことを目的としています。価格傾向は、ルート、月、日、出発時間、祝日、航空会社などのさまざまな要因によって大きく異なる可能性があります。主要なビジネス目的地（ムンバイ-デリー）のような競争の激しいルートでは、出発日が近づくほど価格が上昇する傾向があります。一方、Tier 1からTier 2の都市（デリー-グワハティ）のルートでは、価格が低くなる特定の時間枠があります。データはまた、インドの航空会社には2つの主要なカテゴリー、経済的な航空会社と贅沢な航空会社があることを示しています。一般的に、最も安い料金のフライトは経済グループに属します。さらに、特定の時間帯には価格が高くなる傾向があることがデータによって確認されています。このプロジェクトに異なるルートを組み込むことで、インド国内のフライトチケット購入時に大幅な節約の可能性があります。キーワード：航空券、価格戦略、運賃変動、競合分析、市場動向