星际旅行乘客运输预测数据集StarTravelPassengerTransportPredictionDataset-harbaldeepsidhu
数据来源：互联网公开数据
标签：星际旅行, 乘客运输, 机器学习, 预测分析, 宇宙探索, 数据挖掘, 航天运输, 乘客特征
数据概述：
该数据集包含来自模拟星际旅行的数据，记录了乘客在星际飞船上的各种特征信息，用于预测乘客是否成功被运送到目的地。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为模拟的静态数据。
地理范围：数据模拟了来自不同星球的乘客，以及他们前往不同星系目的地的旅行情况。
数据维度：数据集包括乘客的身份ID（PassengerId）、居住星球（HomePlanet）、是否进入休眠状态（CryoSleep）、客舱信息（Cabin）、目的地星球（Destination）、年龄（Age）、是否为VIP（VIP）、各种消费金额（RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck）以及最终的运输结果（Transported）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。数据经过了预处理，包含了乘客的各种属性信息。
该数据集适合用于研究星际旅行乘客运输预测，以及探索不同乘客特征与运输结果之间的关系。
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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，例如探索影响乘客运输的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：可为未来的航天运输行业提供数据参考，用于优化乘客管理、提升运输效率。
决策支持：支持航天公司在乘客运输方面的决策制定，例如制定个性化服务、优化资源分配等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程、掌握建模技巧。
此数据集特别适合用于预测乘客的运输结果，分析不同因素对运输成功率的影响，并帮助用户构建预测模型，以优化未来的星际旅行体验。
