星际旅行乘客生存预测数据集SpaceTravelPassengerSurvivalPrediction-mdanishali
数据来源：互联网公开数据
标签：乘客生存, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 空间探索, 数据分析, 生存分析, 泰坦尼克
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的星际旅行乘客数据，记录了乘坐宇宙飞船的乘客信息，用于预测乘客是否成功到达目的地。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为模拟未来星际旅行情景。
地理范围：数据模拟了跨越星际空间的旅行，涉及多个星球和目的地。
数据维度：包括乘客ID、居住星球、是否休眠、舱位、目的地、年龄、是否VIP、各种服务消费（房间服务、餐饮、购物、水疗、VR游戏）、姓名以及是否被运送（生存状态）等14个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Titanic.csv，便于数据分析和建模。数据已进行一定程度的预处理，例如缺失值处理。
该数据集适合用于探索影响星际旅行乘客生存的关键因素，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：适用于生存分析、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如探索乘客特征与生存概率的关系。
行业应用：为航空航天和未来旅行领域提供数据支持，尤其在风险评估、乘客行为分析和资源优化方面。
决策支持：支持未来星际旅行的规划和设计，帮助优化飞船资源分配，提高乘客安全。
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实践数据处理、模型构建和结果评估。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户预测乘客的生存概率，优化资源配置。
