星际旅行乘客运输预测数据集StarTravelPassengerTransportPrediction-cindycchou
数据来源：互联网公开数据
标签：太空旅行，乘客运输，生存预测，机器学习，数据分析，特征工程，二元分类，模型评估
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，记录了乘客在太空飞船中的各项属性及其最终是否被成功运输的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据模拟了星际旅行环境，不限定具体地球区域。
数据维度：数据集包括乘客ID、家园星球、是否休眠、客舱信息、目的地、年龄、是否VIP、各项消费（房间服务、餐饮、购物、SPA、VR游戏）、是否被运输、是否分组、甲板、舷侧、是否有消费记录、是否胚胎等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为numerical_df.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于模拟生成，用于训练和测试机器学习模型，预测乘客是否被成功运输。
该数据集适合用于探索影响太空旅行乘客运输的因素，以及开发预测模型。
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：适用于探索太空旅行乘客运输影响因素的学术研究，如乘客特征与运输结果之间的关联性分析。
行业应用：为太空旅行相关行业提供数据支持，如优化飞船设计、改进乘客服务、提升运输成功率等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如制定乘客运输策略、评估不同运输方案的效率等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，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预测乘客是否被成功运输，帮助用户实现优化运输策略、提升预测精度等目标。
