泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-katotomoki
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, 数据分析, 灾难事件, 二分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人属性以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但反映了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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived，仅存在于train.csv）、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）、登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：提供train.csv和test.csv两个CSV格式文件，train.csv包含乘客的生存情况，test.csv用于预测乘客的生存情况。
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：适用于探索影响生存的关键因素的学术研究，如社会经济地位、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，评估不同乘客群体的生存概率，为灾难事件中的风险评估提供参考。
决策支持：支持在紧急情况下的决策制定，例如优先救援特定乘客群体。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的经典案例，帮助学生和研究人员实践数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建二分类模型，预测乘客的生存概率，并探索不同特征对生存结果的影响，从而加深对灾难事件的理解。
