星际飞船乘客运输预测数据集SpaceShipPassengersTransportPrediction-sytuannguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：宇宙飞船, 乘客运输, 二元分类, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 空间探索, 客户分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的星际飞船乘客运输预测数据，记录了乘客在星际旅行中是否被成功运输的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2024年2月24日至2月26日。
地理范围：数据与星际旅行场景相关，不涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包含“PassengerId”（乘客唯一标识符）和“Transported”（是否被运输，True或False）两个字段，适用于二元分类任务。
数据格式：CSV格式，文件命名以日期为后缀，如24Feb1.csv，24Feb2.csv等，便于按时间进行数据分析。数据经过了脱敏处理。
该数据集适合用于构建预测乘客是否被成功运输的模型，进行数据分析和机器学习任务。
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：适用于探索宇宙飞船乘客运输规律的学术研究，如影响运输结果的关键因素分析、运输效率优化研究等。
行业应用：可为航天航空领域提供数据支持，特别是对于未来星际旅行中乘客管理和风险评估提供参考。
决策支持：支持宇宙飞船运营方优化运输策略，提升乘客安全保障。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解二元分类问题，掌握数据预处理、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，帮助用户预测乘客是否被成功运输，并分析影响运输结果的关键因素。
