泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-xuanthanhtrinh
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，用于构建预测乘客生存的模型。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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的多个属性，如乘客等级(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)、票价(fare)、客舱号(cabin)、登船港口(embarked)、救生艇号码(boat)、遗体编号(body)以及家乡/目的地(home.dest)。其中，train.csv文件还包含了"survived"字段，表示乘客是否幸存。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集），test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）。
来源信息：数据集来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，经过整理和清洗，可直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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、生存概率预测等学术研究。
行业应用：为数据分析、机器学习领域提供实训数据，特别适用于预测模型构建、特征工程等。
决策支持：可以用于模拟不同因素对生存概率的影响，为灾难应对和救援策略提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
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。
