泰坦尼克号星际飞船乘客运输预测数据集SpaceshipTitanicPassengerTransportPredictionDataset-nisansalachandimali
数据来源：互联网公开数据
标签：星际旅行, 乘客数据, 运输预测, 机器学习, 泰坦尼克号, 数据分析, 二元分类, 宇宙空间
数据概述：
该数据集包含关于“泰坦尼克号”星际飞船乘客的信息，旨在预测乘客是否被成功运送。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为模拟或虚拟数据。
地理范围：数据模拟了星际旅行场景，涵盖了不同星球的乘客和目的地。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、居住星球（HomePlanet）、是否进入休眠状态（CryoSleep）、客舱信息（Cabin）、目的地（Destination）、年龄（Age）、是否为VIP（VIP）、各项服务消费（RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck）、是否被运送（Transported）、分组信息（Grouped）、客舱甲板（Deck）、客舱位置（Side）、是否有消费记录（Has_expenses）、是否为胚胎（Is_Embryo）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Spaceship Titanic.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：该数据集来源于Kaggle竞赛，用于训练机器学习模型，预测乘客是否成功运送。该数据集已进行预处理，包含了缺失值处理等。
该数据集适合用于探索星际旅行乘客特征与运输成功率之间的关系，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：适用于探索宇宙空间旅行中的人员运输问题，研究不同因素对运输成功率的影响。
行业应用：可用于模拟星际旅行场景，辅助设计未来的太空运输系统，优化资源配置。
决策支持：支持制定太空旅行相关的乘客管理策略，提升运输效率和安全性。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训数据集，帮助学生理解二元分类问题，并实践特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于训练和评估预测模型，以预测乘客是否成功运送，从而帮助理解影响运输结果的关键因素。
