泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-syunjae
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, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖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：数据集包括乘客的个人信息、船舱等级、票价、是否获救等多个维度。主要数据项包括：PassengerId（乘客ID）、Pclass（船舱等级）、Name（姓名）、Sex（性别）、Age（年龄）、SibSp（兄弟姐妹/配偶人数）、Parch（父母/子女人数）、Ticket（船票号码）、Fare（票价）、Cabin（客舱号码）、Embarked（登船港口），以及train.csv中的Survived（是否获救，0代表未获救，1代表获救）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台公开数据集，已进行预处理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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、社会学、人口统计学等领域的学术研究，如分析不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为数据科学、机器学习等领域的研究人员提供数据支持，用于构建和评估预测模型。
决策支持：支持灾难应对、风险评估等领域的决策制定，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的因素，构建生存预测模型，并进行模型性能评估。
