泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ckhywcv
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性、船舱等级、票价以及是否幸存等关键信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生的时间，即1912年。
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“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集源于Kaggle等平台，已进行基本的预处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测乘客生存概率的机器学习模型。
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、生存概率预测等领域的学术研究。
行业应用：可以用于开发风险评估模型、保险精算分析等。
决策支持：可以为灾难事件的应急管理和救援策略提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的经典案例，帮助学生理解数据分析和模型构建流程。
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，构建预测模型，并评估不同因素对生存的影响。
