泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-bornconfused10
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 灾难, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集基于1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客记录。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为欧洲及北美洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含test.csv、train.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为泰坦尼克号乘客数据，经过了清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素的学术研究，如性别、年龄、船舱等级等因素对生存概率的影响。
行业应用：可以为数据分析和机器学习领域提供实训数据，用于构建预测模型、进行数据可视化和特征工程。
决策支持：支持对历史事件的深入分析，帮助理解灾难发生时的生存规律。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技术。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存概率的影响。
