泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhikalpsrivastava15
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, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并提供了乘客是否幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了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，主要涉及英国和北大西洋地区。
数据维度：数据集包含乘客的各项属性，如乘客ID、船舱等级（Pclass）、姓名、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船数（SibSp）、父母/子女同船数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked），以及是否幸存（Survived）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：titanic_kaggle_train.csv（训练集）和titanic_kaggle_test.csv（测试集），方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的公开数据集。
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，以及探讨乘客生存与各种因素之间的关系。
行业应用：为数据分析、机器学习和人工智能领域提供实践案例，尤其是在生存预测、分类问题和特征工程方面。
决策支持：可用于模拟和预测类似灾难事件中的人员生存概率，辅助应急响应决策。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征选择、模型训练和评估等技能。
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联，构建预测模型，并提升对历史事件的理解。
