泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-agnihotri2203
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 分类模型, 数据清洗, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，记录了乘客的个人属性、船票信息以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年4月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，主要涉及英国及欧洲地区。
数据维度：包括乘客的乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号以及登船港口等。
数据格式：CSV格式，包含train (1).csv、test (1).csv和gender_submission.csv等文件，方便进行数据处理和分析。数据已进行初步的整理，但可能需要进一步的清洗和特征工程。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，以及相关的历史资料，用于预测乘客的生存情况。
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预测模型的学术研究，例如探讨不同因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供训练和测试数据集，尤其在构建分类模型、预测分析等方面有实用价值。
决策支持：可以用来模拟不同情况下乘客的生存概率，帮助理解灾难事件中的人员生存规律。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训数据集，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、舱位等级等，帮助用户构建预测模型，从而实现对生存情况的有效预测。
