泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-tadameshi
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, 机器学习, 数据挖掘, 分类问题, 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以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涉及泰坦尼克号上的乘客，主要为英国及周边国家乘客。
数据维度：包括乘客ID (PassengerId)、是否幸存 (Survived)、乘客等级 (Pclass)、姓名 (Name)、性别 (Sex)、年龄 (Age)、兄弟姐妹/配偶同行人数 (SibSp)、父母/子女同行人数 (Parch)、船票号码 (Ticket)、船票价格 (Fare)、船舱号 (Cabin) 和登船港口 (Embarked) 等字段。
数据格式：CSV格式，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。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和脱敏。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及进行生存预测模型的构建与评估。
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、以及探索影响生存的因素的学术研究。
行业应用：可用于构建预测模型，例如风险评估、保险业的风险预测等。
决策支持：支持在灾难应对、人员疏散等方面的策略制定，帮助优化资源分配。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生理解分类问题和特征工程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会地位等，以及构建预测模型，提升预测精度。
