机器学习（预测模型）：专注于船舶性能分析的数据集

是一个专注于船舶性能分析的数据集，可在Kaggle平台找到。该数据集通过聚类技术对船舶的运行和性能数据进行分析，旨在揭示船舶性能的模式和规律，为船队优化和决策提供支持。该数据集包含了多种船舶的运行和性能数据，主要特征包括： 时间戳：记录数据的时间。 船速（节）：船舶的平均速度。 发动机功率（千瓦）：船舶发动机的输出功率。 航行距离（海里）：船舶在航行过程中覆盖的距离。 运营成本（美元）：船舶运行过程中的总成本。 每次航行收入（美元）：每次航行所获得的收入。 能效（每千瓦时海里数）：衡量船舶航行效率的指标。 船舶类型：如油轮、散货船等。 航线类型：如短途航线、沿海航线等。 天气条件：航行过程中遇到的天气情况。该数据集可用于多种分析和研究： 船队优化：通过聚类分析，航运公司可以了解不同类型船舶的性能表现，从而优化船队配置。 成本控制：分析运营成本与性能指标之间的关系，帮助航运企业降低运营成本。 能效提升：通过分析能效数据，识别高能效船舶的特征，为节能减排提供依据。 航线规划：根据航线类型和天气条件对船舶性能的影响，优化航线规划。