Введение
Данная работа выполнена в формате прикладного проекта для ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы» – управляющей компании аэропорта Пулково, расположенного в Санкт-Петербурге. Пулково является одним из крупнейших и наиболее современных аэропортов в России, обслуживающим более 20 миллионов пассажиров в год. Он осуществляет как международные, так и внутренние авиарейсы, обладая широкой сетью направлений. Приоритетами работы аэропорта являются высокое качество обслуживания и безопасность пассажиров, а также оперативность и эффективность в работе. Основанный в 1932 году, аэропорт Пулково имеет более 90-летний опыт работы в сфере авиационного транспорта и туризма, привлекая клиентов из разных регионов России и всего мира. Прогнозирование является одним из важнейших аспектов авиационной отрасли, особенно для аэропортов. Точные прогнозы позволяют администрации аэропортов принимать обоснованные решения, которые повышают эффективность работы, снижают затраты и улучшают общее качество обслуживания клиентов.  В авиационной индустрии широко применяются статистические и экспертные модели для прогнозирования метрик, таких как количество пассажиров, грузовые объемы и другие операционные показатели. Однако, воздействие на деятельность аэропортов экономических кризисов, таких как пандемия COVID-19, подчеркивает необходимость использования более адаптивных методов прогнозирования.  Машинное обучение, благодаря доказанной эффективности в прогнозировании временных рядов, может улучшить точность прогнозирования в авиационной отрасли. Применение моделей машинного обучения может оказать помощь аэропорту в ведении бизнеса и сократить операционные расходы, включая расходы на трафикозависимый персонал. Внедрение машинного обучения является важным шагом для авиаиндустрии в улучшении прогнозирования метрик и повышении качества обслуживания пассажиров. Высокая точность прогнозирования пассажиропотока и прочих авиационных метрик позволит повысить операционную эффективность аэропорта Пулково, снизить операционные издержки и повысить удовлетворенность пассажиров услугами, предоставляемыми аэропортом.  Цели и задачи проекта Данная работа посвящена совершенствованию процесса прогнозирования авиационных метрик, повышению точности прогнозирования с помощью моделей машинного обучения и изучению возможности уменьшения затрат при эксплуатации аэропорта на основе улучшенных показателей аэропорта Пулково. На данный момент прогнозирование производится с помощью экспертной модели, позволяющей оценить метрики только в масштабе месяца. Данная модель основана на работе с историческими данными, но не дает достаточно информации для гибкого управления операционными затратами.  Для аэропортов повышение точности прогнозирования авиационных метрик является одним из ключевых факторов в улучшении бизнес-процессов и снижении операционных затрат. Создание новых моделей прогнозирования затрат может существенно повысить эффективность работы аэропортов. Благодаря улучшенной точности данных, связанных с авиарейсами, ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы» смогут детально рассчитать сроки и общие затраты на проведение технического обслуживания, а также на закупку топлива, оборудования и других необходимых ресурсов для нормального функционирования.
В данной работе рассматривается возможность использования машинного обучения для повышения точности прогнозирования авиационных метрик, таких как пассажиропоток и грузовые объемы, в аэропорту Пулково. Машинное обучение может помочь аэропорту в ведении бизнеса и сократить операционные расходы, включая расходы на трафикозависимый персонал. Повышение точности прогнозирования позволит аэропорту Пулково более эффективно управлять операционными затратами и принимать обоснованные решения, повышая качество обслуживания клиентов.