泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lyz6669
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 数据集, 历史事件
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、船舱信息以及是否幸存的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国、欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、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多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据处理和模型构建。数据已进行初步清洗和整理，缺失值以null表示。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于泰坦尼克号生存预测竞赛的公开数据集。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习建模等任务。
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、统计学分析等学术研究，也可用于探索影响生存的关键因素。
行业应用：为数据分析、机器学习和人工智能领域的从业者提供实践案例，用于模型训练和算法验证。
决策支持：为历史事件的分析提供数据支持，例如评估乘客生存概率、分析不同因素对生存的影响。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学素材，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建等流程。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，构建预测模型，并分析不同因素对生存概率的影响，例如性别、年龄、社会阶层等。
