Анализ данных авиакомпаний с использованием SQL и Python

Цель этой статьи - определить, как продвинутая аналитика может быть использована в авиационной отрасли с помощью Python и SQ для повышения прибыльности и эффективности. К числу некоторых ключевых факторов, вызывающих беспокойство в авиационной отрасли, относятся ужесточение законодательства об охране окружающей среды, высокие тарифы на авиабилеты и ограничения на рынке труда, которые влияют на прибыль компаний. Перспектива получения актуальной информации из различных массивов данных, касающихся деятельности воздушных судов, пассажиров и тарифной политики авиакомпаний, с использованием Python, который включает в себя широкий спектр функциональных возможностей для манипулирования данными и их визуализации, и SQL, широко известного своим эффективным языком запросов. Это мощный инструмент, который позволяет преподавателю подключаться к базе данных SQLite, анализировать данные с помощью SQL-запросов, а затем систематизировать результаты и просматривать их, чтобы выявить закономерности и потенциал для дальнейшего улучшения. Для анализа данных для конкретного маркетинга пассажиров и оптимизации маршрутов, расписания и других подобных факторов в исследовании используется интеллектуальный анализ данных с использованием методов кластеризации K-средних, для определения тенденций в количестве пассажиров и ценах на топливо в исследовании используется анализ временных рядов, а также для поиска оптимальных решений сложных задач оптимизации как и при составлении расписания или распределении и использовании ресурсов, в исследовании используется эвристический интеллект. Результаты исследования показывают, что управление уровнем загрузки и правильное распределение свободных производственных мощностей могут оказать большое влияние на повышение прибыльности предприятия. В отчете также содержатся рекомендации относительно анализа решений, основанных на данных, и стратегических действий, которые доказали свою полезность для решения проблем на рынке труда, управления последствиями повышения налогов, а также для удовлетворения требований окружающей среды. В заключение, в этом исследовании рассматриваются ретроспективные и прогрессивные последствия интеграции SQL и Python в мощный инструмент анализа в подотрасли авиаперевозок, который обеспечивает стратегическое направление для дальнейшего совершенствования и оптимизации авиационной отрасли с точки зрения операционной деятельности и прибыльности для обеспечения устойчивости в относительно узком секторе.