星际旅行乘客生存预测数据集InterstellarTravelPassengerSurvivalPrediction-bhargavboruah
数据来源：互联网公开数据
标签：星际旅行, 乘客生存, 机器学习, 数据预测, 宇宙探索, 空间站, 生存分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含星际旅行乘客的相关信息，记录了乘客在星际旅行中的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一次或多次星际旅行的乘客记录。
地理范围：数据与星际旅行相关，涉及多个星球和目的地。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如乘客ID（PassengerId）、居住星球（HomePlanet）、是否处于休眠状态（CryoSleep）、客舱信息（Cabin）、目的地（Destination）、年龄（Age）、是否为VIP（VIP）、各项消费金额（RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck）以及是否被成功运送（Transported）。
数据格式：CSV格式，文件名为train (1).csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步整理，适合直接用于分析。
该数据集适合用于预测乘客在星际旅行中的生存概率，以及探索影响生存的关键因素。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于探索星际旅行中乘客生存影响因素的研究，如年龄、消费习惯、目的地等与生存之间的关系研究。
行业应用：可以为未来星际旅行相关的设计和规划提供数据支持，如优化客舱配置、改进服务流程等，以提高乘客的生存率和旅行体验。
决策支持：支持相关机构在星际旅行任务中的风险评估和资源分配。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解生存分析和预测模型的构建。
此数据集特别适合用于分析星际旅行中乘客的生存情况，并预测未来乘客的生存概率，从而为改进旅行体验和提升安全性提供数据支持。
