泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-feraniesaintilus
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含test.csv、train.csv和gender_submission.csv三个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle，是经典的数据挖掘与机器学习入门数据集，用于预测乘客在海难中的生存情况。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，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、社会学研究和灾难事件中的生存因素分析等领域。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户行为分析。
决策支持：支持在灾难应对、乘客安全管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建与评估等流程。
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，帮助用户构建和优化预测模型，提升预测准确性。
