泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-laxmithakur
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, 历史事件, 数据集, 分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及周边地区。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“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）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能来源于公开的乘客名单及相关历史记录，已进行初步的数据整理与清洗。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并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：适用于历史事件研究、社会学分析、以及预测模型构建等学术研究，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可用于保险行业的风险评估、旅游行业的客户画像分析，以及教育领域的案例分析。
决策支持：支持对特定人群的生存概率进行评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及数据科学相关课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，通过构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，并提升预测精度。
