泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-aylinaygn
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 分类任务, 历史数据
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的信息。
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：数据集包含乘客的多种属性，如乘客ID (PassengerId)、乘客等级(Pclass)、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)、票价(Fare)、客舱号(Cabin)和登船港口(Embarked)。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：test (1).csv，train (1).csv，和gender_submission.csv，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，是关于泰坦尼克号乘客生存预测的经典数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及进行生存预测模型构建。
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、社会学研究以及灾难事件中生存因素分析等研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、旅游行业安全策略制定，以及灾难应对方案的制定。
决策支持：为提升公共安全、改进救援策略提供数据支持，从而优化决策制定。
教育和培训：作为机器学习入门课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存概率之间的关系，帮助用户构建和优化预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
