伴随航空业和电子商务的快速发展,飞机越来越普遍的当做出行的重要交通工具之一。然而,航空公司为获取利益最大化,通常利用私有数据采用动态定价策略进行预售机票定价,对于消费者则希望在波动无常的机票价格中找到最合适的购买时机。对于机票本身,作为一种特殊的商品,它具有时效性、高度不确定性和波动性大等特点,而且机票的预售价格受起飞时间、航空公司、提前购买天数等多因素综合影响。伴随着数据挖掘技术在价格预测领域应用的日益普遍,本文将利用该技术,探索性开展预售机票价格影响因素关联规则和价格预测问题的研究。本文主要的研究内容聚焦于数据挖掘技术在特定航线机票预售价格分析领域中的应用研究,从消费者节省购票成本的角度开展以下三个方面的主要研究内容:机票价格影响因素数据的自动获取及预处理,机票预售价格与影响因素间的关联规则分析,机票预售价格预测模型的对比研究与原型系统分析设计。在现有理论与方法的基础上,利用网络爬虫技术在去哪儿网爬取近七个月的预售价格数据作为研究基本数据,利用上述数据围绕主要研究内容开展相关研究。首先,根据本课题数据集的特点和研究需要对数据进行预处理;然后针对机票预售价格的影响因素对其预售折扣的影响关系不明确问题,采用基于分类规则的分析方法,用以发现机票预雋折扣与影响因素之间的关联关系;最后,以上述分析的影响因素为前提,采用多元回归分析、回归树和模型树分析法构建预售机票价格预测模型并利用原型系统进行方法验证。