数据概述：
该信息集合整理自 Kaggle 平台的经典竞赛项目“Titanic: Machine Learning from Disaster”，旨在通过历史乘客数据预测其在 1912 年“泰坦尼克号”沉船事故中的生存结果。该数据集常用于入门级二分类建模练习、特征工程探索以及数据预处理方法的教学与实验。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号航行及沉没事件，无持续更新，视为历史静态数据。
地理范围：涵盖当时由英国南安普敦港出发、前往纽约的航行路线中乘客的记录。
数据维度：
乘客ID、姓名、性别、年龄、舱位等级（Pclass）；
家庭成员数量、票号、登船港口、船票价格；
生存结果标签（Survived，0=死亡，1=生还）。
数据格式：CSV格式，适用于Pandas、R等工具直接导入分析。
来源信息：由 Kaggle 社区构建并广泛传播，数据源自历史公开乘客名单和船务资料，已被清洗和结构化处理，利于建模实验。
该数据常被视为机器学习入门经典范例，适合用于分类算法效果评估与数据科学流程全流程演示。
数据用途概述：
该数据集合广泛用于数据科学教学与建模实验，特别适合以下应用场景：
研究与分析：支持特征工程策略比较、模型调参测试、处理缺失数据等数据建模核心实践。
行业应用：在企业数据科学培训、求职建模案例展示、AI教学平台上具有极高的使用频率与示范性。
决策支持：尽管数据为历史模拟，但其结构特征与现实商业问题（如客户流失预测、贷款违约评估）高度相似，适用于算法效果对比。
教育和培训：适合用作 Python 数据分析、机器学习课程、AI入门实战项目的标准配套素材。
本信息集合特别适合用于演练分类模型的建构与验证、特征工程技巧与数据清洗流程，是理解数据科学项目生命周期与建模思维的理想案例。
