泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-datainsightgh
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, 预测模型, 历史事件, 数据集
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，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月15日发生的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的乘客，主要为英国及周边地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试预测。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开可获取的经典数据集。该数据集未进行额外处理，可以直接用于数据分析与建模。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习等领域。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素的学术研究，如性别、年龄、舱位等级等因素对生存率的影响分析。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供基础数据，可用于构建预测模型，评估不同特征对生存概率的贡献。
决策支持：通过构建生存预测模型，可以模拟不同情境下的生存概率，为未来类似事件的应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建与评估方法。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解，并深入了解数据分析在实际问题中的应用。
