基于回归分析的航空客流预测的功能需求、相关技术以及预期成果

功能需求：

1. 数据采集：需要采集航空客流相关的数据，包括历史客流量、航班信息、机场信息等。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理等预处理工作。
3. 模型构建：选择合适的回归模型，对预处理后的数据进行建模。
4. 模型评估：对模型进行评估，包括误差分析、准确率评估等。
5. 预测结果展示：将预测结果以可视化的方式呈现，方便用户进行分析和决策。

相关技术：

1. 数据挖掘：包括数据清洗、特征工程等。
2. 回归分析：包括线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等方法。
3. 机器学习：包括决策树、支持向量机、神经网络等方法。
4. 数据可视化：包括图表、地图等方式。

预期成果：

1. 提供准确的航空客流预测结果，帮助航空公司和机场管理部门做出决策。
2. 提高航空公司和机场管理部门的效率和利润。
3. 为航空客流管理提供数据支持和决策依据。
4. 推动航空客流管理领域的发展和创新。