开发者指南：归一化历史航空航班数据用于机器学习
Source: Dev.to
在数据科学领域，有一句古老的格言在航空业比其他任何行业都更为贴切：Garbage In, Garbage Out（脏数据导致脏结果）。
如果你正在构建预测模型——无论是预测航班延误、优化供应链物流，还是驱动动态定价引擎——机器学习（ML）模型的架构都不如训练数据的质量重要。航空数据因其“脏”而闻名：呼号变更、时区切换、复杂的代码共享协议以及运营异常都可能引入噪声。直接把原始 JSON 输入神经网络或回归模型只会导致预测不可靠。
本指南探讨了将历史航空航班数据标准化所需的特定数据工程流水线，以便你的模型能够真实反映天空中的情况。
第一个难题：“代码共享陷阱”
开发者在摄取航空数据时最常犯的错误是把每个航班号都当作唯一的物理事件。一次从纽约（JFK）飞往伦敦（LHR）的航班可能同时拥有多个营销航班号（例如 AA100、BA1500、IB4000），这就是代码共享。
为什么会破坏机器学习
- 每个营销号代表同一次实际飞行，重复的行会膨胀数据集并导致模型偏差。
标准化解决方案
- 摄取 原始数据。
- 过滤
is_codeshare: false。 - 以运营航班号（实际执飞航空公司使用的航班号）为主键主控数据集。
通过只保留“实际飞机”而不是售出的票号，你的训练数据才能反映物理现实。
使用机场数据 API 进行特征丰富
历史航班日志通常只包含起飞、降落和延误分钟等事件。要预测延误原因，需要加入机场环境的上下文信息。
开箱即用的想法：跑道与航站楼加权
number_of_runways（跑道数量）airport_elevation（机场海拔）terminal_complexity_score（航站楼复杂度评分）
逻辑： 在拥有两条跑道的机场关闭一条跑道会导致容量下降 50%，这是一场灾难；而在拥有五条跑道的枢纽机场同样的关闭只是小小不便。将这些基础设施特征加入数据集，使 ML 模型能够衡量机场韧性，从而显著提升延误预测的准确性。
时间标准化：UTC 与本地时间的悖论
航空业使用协调世界时（UTC/Zulu），但乘客行为、机场人员配置以及高峰交通都遵循当地时间。
策略
- 顺序时间（UTC）： 用于计算飞行时长、周转时间以及关联时间顺序事件。
- 循环时间（本地）： 将起降时间转换为本地 IANA 时区（例如
America/New_York），提取面向人的特征，如hour_of_day（0‑23）和day_of_week。
这样模型就能学习到类似“在当地时间周五 16:00‑19:00 从 JFK 起飞的航班，出现滑行延误的概率很高”的模式。
处理边缘情况：改道与“幽灵航班”
在标准数据集中，改道航班可能表现为数据错误（例如原计划到达 ORD，却记录为抵达 IND）。
修复方法
在预处理阶段创建一个 route_integrity 布尔标记：
| 条件 | route_integrity |
|---|---|
arrival_airport_scheduled == arrival_airport_actual | True |
| 其他（改道） | False |
使用方式：
- 在训练常规时刻可靠性模型时排除改道航班。
- 若想建模异常事件，可将其划分到专门的“异常检测”数据集。对一般模型训练时加入改道航班会引入噪声，降低准确性。
“周转”特征：串联机尾号
大多数基础航班追踪器把航班视为孤立事件，但实际航班往往是链条中的一环。通过**飞机注册号（Tail Number）**把数据串联起来，可捕获连锁效应。
“连锁反应”特征
- 进站延误缓冲：
- 场景： 航班 B 计划在 14:00 起飞。
- 数据： 航班 B 所使用的飞机当前正执行航班 A，航班 A 延误后在 13:50 降落。
- 计算： 只剩 10 分钟用于下客、清洁和登机——时间不足，导致航班 B 延误。
追踪具体飞机而非单纯航线，使模型能够学习这些级联延误。
从原始日志到预测智能
一个看起来漂亮的仪表盘与能够驱动业务决策的仪表盘之间的差别在于数据工程。原始航空数据记录发生了什么；经过标准化、去除代码共享、加入机场上下文并按飞机历史链式处理后，数据映射将会发生什么。遵循这些标准化步骤，你就能确保 ML 模型在清晰信号上训练，而不是噪声。
常见问题
Q1： 我的历史数据应该回溯多长时间用于训练？
A： 这取决于模型的用途，但至少 12 个月可以捕获季节性模式；3‑5 年则能对异常值提供更强的鲁棒性。
Q2： 如何处理历史日志中的缺失数据点？
A： 常见策略包括用中位数/均值进行插补、基于同一尾号的前一记录进行前向填充，或标记缺失条目让模型自行学习缺失的含义。
Q3： 我可以将这些数据用于可持续性报告吗？
A： 可以——标准化后，数据可以与燃油消耗和排放因子关联，从而生成准确的碳足迹指标。
推荐资源
- Aviationstack – 实时和历史航班数据，JSON 格式。
- FlightAware (AeroAPI) – 覆盖面广的综合航班追踪。
- OAG – 全球航空公司时刻表和绩效数据。
这些供应商提供强大的 API，能够交付构建上述标准化流水线所需的原始日志。