泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mohammedhamzamoawad
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, 数据集, 二分类
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，记录了乘客的个人属性以及是否在海难中幸存的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存），“Pclass”（乘客等级），“Name”（姓名），“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”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过整理和清洗，适合用于预测建模。
该数据集适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的因素，以及构建生存预测模型。
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：适用于社会学、历史学、统计学等领域的学术研究，如探索社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：为数据分析行业提供数据支持，特别是在构建预测模型、进行风险评估等方面。
决策支持：支持决策者了解影响生存的关键因素，用于灾难应对和救援策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生学习数据预处理、特征工程、模型构建与评估。
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，帮助用户构建预测模型，提高生存预测的准确性。
