泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-jethwadeep
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，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况，是进行生存预测分析的经典数据集。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，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（乘客姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹或配偶的数量）、“Parch”（父母或子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，确保了数据质量和可用性。
该数据集适合用于数据挖掘、机器学习和数据可视化等领域的研究与应用。
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、生存预测模型构建、人口统计学研究等方面的学术研究。
行业应用：为保险行业提供数据分析案例，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持决策者分析影响生存的关键因素，如舱位等级、性别、年龄等，为相关政策制定提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建等技能。
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，并进行数据可视化分析，以深入理解泰坦尼克号海难事件。
