泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kacperh
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, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧洲及北美乘客。
数据维度：包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄）、船票信息（如票价、舱位等级、船票号码）、家庭关系（如兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量）、以及登船港口等。另外，train数据集包含“Survived”字段，用于表示乘客是否幸存。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：titanic_train.csv（训练集）和titanic_test.csv（测试集），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，已进行基本的清洗和预处理。
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、社会学研究以及数据科学领域的学术研究，如探讨不同因素对生存率的影响。
行业应用：可用于保险行业的风险评估、旅游行业的安全策略制定，以及数据分析领域的模型训练和评估。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，有助于制定更有效的安全措施和风险管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
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，以及进行对比分析，从而深入理解泰坦尼克号事件中的生存规律。
