泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-wonabru
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 分类, 历史事件, 人口统计, 深度学习
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征与其最终的生存结果。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客的信息，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括“survived”（是否幸存）、“sex”（性别）、“age”（年龄）、“n_siblings_spouses”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“parch”（父母/子女的数量）、“fare”（票价）、“class”（船舱等级）、“deck”（甲板）、“embark_town”（登船港口）和“alone”（是否独自一人）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和eval.csv两个文件，分别用于训练和评估模型。数据经过预处理，便于机器学习模型的构建。
来源信息：数据集来源于公开的机器学习竞赛，是经典的数据集之一。
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：适用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、船舱等级等，进行生存概率的统计分析和建模研究。
行业应用：可以用于保险行业，评估风险，也可以用于历史事件分析和教育。
决策支持：支持对历史事件进行数据驱动的分析，从而理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、数据科学等课程的优秀案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建分类模型，预测乘客的生存概率，并探索影响生存的关键因素，帮助用户理解历史事件和应用数据分析方法。
