星际旅行乘客特征预测数据集InterstellarTravelPassengerFeaturePredictionDataset-saimonk13
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客分析, 宇宙旅行, 机器学习, 预测建模, 特征工程, 数据预处理, 客户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自模拟星际旅行场景的乘客信息，记录了乘客的年龄、消费习惯、旅行目的地、舱位信息等特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模拟的单次星际旅行的数据快照。
地理范围：数据涵盖了不同星球的乘客，以及可能的旅行目的地。
数据维度：包括年龄（Age）、舱内服务消费（RoomService）、餐饮消费（FoodCourt）、购物消费（ShoppingMall）、温泉消费（Spa）、VR游戏消费（VRDeck）、舱位信息（Cabin_deck, Cabin_Num, Cabin_Side）、居住星球（HomePlanet_Earth, HomePlanet_Europa, HomePlanet_Mars）、是否处于休眠状态（CryoSleep）、旅行目的地（Destination）、是否为VIP（VIP）等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为impDfFinal.csv，便于数据分析和建模。
该数据集特别适用于探索乘客行为模式、预测旅行相关消费、以及进行风险评估等任务。
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：适用于宇宙旅行、用户行为分析、以及机器学习等领域的学术研究，如乘客消费行为分析、旅行偏好预测等。
行业应用：为未来的星际旅行公司提供数据支持，用于乘客招募、服务优化、以及个性化推荐。
决策支持：支持星际旅行相关行业的决策制定，如定价策略、服务设计、以及风险管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及相关领域的课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与旅行行为之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化服务策略、并提升客户满意度。
