泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-bekzatmadiyarov
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据集, 机器学习, 乘客信息, 乘客生存, 分类任务, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的基本信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为1912年泰坦尼克号沉船事件相关数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客的详细信息，其乘客来自不同国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件包含“Survived”（是否幸存）字段，用于训练模型。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，是用于泰坦尼克号生存预测竞赛的公开数据集。已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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，以及探究乘客特征与生存之间的关系。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持决策者分析影响生存的关键因素，例如船舱等级、性别等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征对生存概率的影响，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存结果的影响。
