泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-phuphantastic
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, 数据建模, 历史事件
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，包括乘客的生存状态、个人信息和船票信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为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，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、生存状态（Survived，0代表未生存，1代表生存）、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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交模板）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步清洗和整理，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于研究泰坦尼克号乘客的生存概率，以及探索影响生存的关键因素，也可用于构建预测模型。
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，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以为数据科学、机器学习领域提供实训数据，用于构建预测模型。
决策支持：可以用于模拟不同情况下的生存概率，为灾难应对提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据处理和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解。
