泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-kafkaezque
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 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，用于构建预测乘客在海难中生存概率的模型。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上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、乘客等级（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据集来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，已进行数据清洗和预处理，用于机器学习和数据分析任务。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及灾难事件中的生存概率研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础案例，用于演示和实践数据分析流程。
决策支持：可以用于分析影响生存的关键因素，为未来灾难事件中的救援决策提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生理解数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存之间的关系，构建预测模型，并理解影响生存的关键因素。
