泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jefersonjoaquim
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 二分类, 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详细信息，记录了乘客的个人信息、客舱等级、票价、登船港口等，并包含了乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（Survived）、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）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。train.csv包含已知的生存信息，而test.csv用于预测。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，原始数据经过了标准化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模。
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、数据挖掘和机器学习算法的研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同群体的生存概率等。
行业应用：为数据科学和人工智能领域的应用提供基础数据，特别是在构建预测模型、进行特征工程、评估不同算法的性能等方面。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，为安全管理和救援策略的制定提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件中生存因素的理解。
