泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-moussaaoukacha
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据建模
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，并提供了乘客的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号海难事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、生存状态（Survived，仅在train.csv中）、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）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。train.csv包含乘客的生存信息，test.csv用于预测乘客生存情况。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据集，常用于机器学习入门实践。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于探索灾难事件中人员生存的影响因素，如社会阶层、性别、年龄等，进行社会学、历史学等领域的学术研究。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供实践案例，尤其适用于预测模型构建、特征工程、模型评估等。
决策支持：为灾难应对和救援策略提供数据支持，帮助识别高风险人群，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，掌握模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升预测精度，并深入理解影响生存的关键因素。
