泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-shivadumnawar
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征与生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号）和“Embarked”（登船港口）等字段，以及训练集中的“Survived”（是否生存）字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，数据经过预处理和整理，适合用于机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，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、社会学研究以及生存概率预测等方面的学术研究。
行业应用：为数据科学与机器学习领域提供实践案例，例如用于构建生存预测模型，评估不同特征对生存的影响。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存概率的评估，以及对紧急救援策略的分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型，并分析影响生存的关键因素，从而提升模型预测精度。
