泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-gyuagyeong
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, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征及是否幸存的信息，用于构建生存预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID, 船票等级（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），船票价格（Fare），船舱号码（Cabin），登船港口（Embarked）以及是否幸存（Survived）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和模型训练。其中train.csv包含乘客的生存信息，test.csv则用于预测乘客的生存情况。
来源信息： 数据来源于Kaggle，是经典的机器学习入门数据集，通常用于数据分析、特征工程和预测模型的构建。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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：适用于历史事件分析、生存分析、社会学研究等，探究不同因素对生存概率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的初学者提供实训数据，用于构建分类模型、预测模型，并进行特征选择和模型评估。
决策支持：可用于模拟不同乘客特征下的生存概率，从而辅助理解风险因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据处理流程、特征工程方法和模型构建过程。
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，构建预测模型，并提升对数据分析和机器学习的实践能力。
