星际旅客运输预测测试数据集SpaceTravelersTransportPredictionTestDataset-yangwink
数据来源：互联网公开数据
标签：宇宙旅行, 旅客运输, 机器学习, 数据预测, 乘客特征, 客户分析, 空间探索, 泰坦尼克
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的测试数据，记录了星际飞船上乘客的各类信息，旨在用于预测乘客是否会被运送到目标星球。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为单次星际航行的数据快照。
地理范围：数据涵盖了星际旅行的场景，包括地球、Europa等星球以及TRAPPIST-1e、55 Cancri e等目的地。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、居住星球（HomePlanet）、是否进入休眠状态（CryoSleep）、舱位信息（Cabin）、目的地（Destination）、年龄（Age）、是否为VIP（VIP）、各项服务消费（RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck）以及姓名（Name）。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据分析和模型构建。数据已进行初步的清洗和预处理。
该数据集适合用于探索影响星际旅客运输的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于宇宙旅行、旅客行为分析等领域的学术研究，例如探索不同因素对旅客运输的影响、构建乘客消费行为模型等。
行业应用：为航天运输行业提供数据支持，可以用于预测乘客的运输目的地、优化舱位分配、提升客户服务体验等。
决策支持：支持航天公司的决策制定，例如评估不同星球对乘客的吸引力、优化资源配置、制定营销策略等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乘客是否会被运送到目的地，并探索影响运输结果的因素，从而帮助优化运输策略，提升效率和客户满意度。
