泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-komatsuzakitaisei
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的基本信息及其是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据为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，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客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)、船票价格(Fare)、客舱号(Cabin)和登船港口(Embarked)等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是数据科学竞赛的经典数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索性数据分析、生存预测模型的构建和评估，以及机器学习实践。
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，以及对灾难事件中生存概率影响因素的探究。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，帮助进行风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在紧急情况下的决策制定，例如在灾难发生时，根据现有数据预测人员的生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，并评估不同模型的性能，从而提升对数据分析和机器学习的理解。
