泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ramzz235
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 历史事件, 二分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖1912年4月泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据记录了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存），“Pclass”（乘客等级），“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”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据分析和机器学习入门数据集。
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，以及探索影响乘客生存的关键因素。
行业应用：为数据科学、机器学习领域提供基础数据，可用于构建预测模型，例如预测乘客的生存概率。
决策支持：支持对影响生存的关键因素进行深入分析，为灾难应对和乘客安全提供启示。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解，并学习数据分析与机器学习的应用。
