泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lelismura
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 预测模型, 数据集, 二元分类
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、生存状态（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶人数、父母子女数、船票信息、票价、船舱号和登船港口。
数据格式：数据集包含两个CSV文件：train.csv（训练集，包含生存信息）和test.csv（测试集，用于预测），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测研究和机器学习模型的构建。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和生存预测模型研究，如探索不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供入门级案例，用于教学和实践。
决策支持：支持对历史事件的分析和理解，并为类似事件的风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同特征的重要性，帮助用户提升对数据分析和机器学习的理解。
