泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-monsai
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, 灾难事件, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及最终的生存情况，主要用于预测乘客在泰坦尼克号海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年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信息，事件发生于大西洋。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId），是否生存（Survived，仅在训练集中），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），客舱号（Cabin），登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据已进行部分处理，但保留了原始信息。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型的训练与评估。
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、社会学研究以及灾难事件中生存因素分析。
行业应用：可用于构建预测模型，帮助理解影响生存的关键因素，例如乘客的年龄、性别、社会地位等。
决策支持：用于模拟不同情况下乘客的生存概率，为应急管理和风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员实践数据预处理、特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并加深对历史事件的理解，例如探索不同乘客群体的生存概率差异，分析影响生存的关键因素。
