泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-akshaankhan
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 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情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。训练集（train.csv）还包含“Survived”（是否生存）字段，用于构建预测模型。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle公开数据集，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：适用于生存分析、社会学、历史学等领域的研究，如探究乘客生存与性别、年龄、船票等级等因素的关系。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供实训案例，特别是在预测模型构建、特征工程、模型评估等方面。
决策支持：支持对历史事件的深入分析，帮助理解影响生存的关键因素，并为类似事件的风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学资源，帮助学生掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并提升对历史事件的理解。
