泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-joonyong
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, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 数据分析, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息以及是否幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上乘客的信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶人数、父母子女数、船票号码、票价、船舱号以及登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，提供train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。训练集包含“Survived”标签，用于训练预测模型；测试集则用于评估模型的预测性能。
来源信息：数据来源于Kaggle，该数据集已被广泛应用于数据科学竞赛和教学中，原始数据经过处理，缺失值已进行处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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、社会学、数据科学等领域的学术研究，如分析不同因素对乘客生存的影响。
行业应用：为数据科学教育和培训提供实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
决策支持：用于理解影响生存的关键因素，为未来类似事件的应急预案提供参考。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、统计学等课程的实践案例，帮助学生理解和应用相关知识。
此数据集特别适合用于构建分类模型，预测乘客的生存情况，并探索不同特征与生存之间的关系，从而提升对历史事件的理解和数据分析能力。
