泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jiangzhaoyang
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 历史事件, 数据集
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以及最终的生存情况，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据涵盖泰坦尼克号上的乘客，主要为英国及其他欧洲国家。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存情况（Survived）、乘客等级（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）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，分别提供train (2).csv和test (1).csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的数据整理和清洗。
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：适用于探索历史事件、社会学以及生存分析等领域的研究，例如分析不同乘客属性对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习相关行业提供数据支持，尤其适用于模型训练、算法验证和风险评估等。
决策支持：可以用于辅助理解历史事件，例如评估不同决策对生存结果的影响。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户了解影响生存的关键因素。
