泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-uncatchcat
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并提供了乘客的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存状态（Survived，0代表未生还，1代表生还）、船票等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的泰坦尼克号乘客数据，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于历史事件、社会学、人口学、灾难事件等领域的研究，例如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学、机器学习等行业提供数据支持，特别是在构建预测模型、风险评估等方面。
决策支持：支持保险公司、航运公司等在风险管理、客户分析方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型，帮助用户理解数据分析在实际问题中的应用。
