泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mhmtnzly
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, 数据集, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及最终的生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号的乘客信息，侧重于大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、生存情况（Survived）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：提供CSV格式文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据来自于泰坦尼克号乘客的官方记录。数据已进行初步的整理和清洗，便于模型训练和分析。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘、机器学习模型构建等领域。
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：适用于探索影响生存率的因素，如乘客的年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：可以用于构建预测模型，预测乘客的生存概率，为历史事件研究提供数据支持。
决策支持：支持对历史事件的深入理解和对社会因素的分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生掌握数据预处理、特征工程和模型评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，并从中学习数据分析和机器学习的实践经验。
