泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sahbarasouli
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, 乘客特征, 历史事件, 数据集
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，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存状况。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：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包含“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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，以及探索影响人类生存的关键因素的学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础数据，用于构建和评估生存预测模型。
决策支持：帮助理解不同乘客特征对生存概率的影响，为灾难应对和风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理和模型构建技能。
此数据集特别适合用于研究乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并探索影响生存的关键因素，如性别、年龄、舱位等级等。
