泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-spscientist
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 机器学习, 数据挖掘, 灾难事件, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但反映了1912年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乘客，主要涉及英国及周边国家。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（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）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含已知的生存信息，test.csv用于预测。数据已进行初步整理，可以直接用于数据分析和建模。
数据来源于Kaggle平台，原始数据已进行一定程度的清洗和预处理。
该数据集适合用于探索性数据分析、特征工程和机器学习模型构建。
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、社会学、人口统计学等领域的研究，例如分析不同因素对生存率的影响、探讨社会阶层与生存的关系。
行业应用：为数据科学、机器学习领域的从业者提供实训数据，用于构建预测模型，例如预测乘客的生存概率。
决策支持：为灾难救援、风险评估等领域提供数据支持，帮助分析影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索影响乘客生存的关键因素，并进行生存概率预测。
