泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-coderdamon
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据集, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据
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，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，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竞赛，原始数据来自于泰坦尼克号乘客的官方记录。数据集已进行基本的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型训练等研究。
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、社会学研究等领域。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析影响生存的关键因素。
决策支持：用于辅助决策，分析影响乘客生存的关键因素，如社会地位、性别、年龄等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，建立预测模型，并分析不同因素对生存概率的影响，从而优化决策，提升预测精度。
