泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chiragprajapati4
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，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的乘客信息，侧重于大西洋航线。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等。
数据格式：CSV格式，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等公开数据集，通常经过整理和清洗，适合用于机器学习实践。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和特征工程等任务。
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、社会学研究和生存预测模型的学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实用的训练数据，特别是在构建和评估分类模型方面。
决策支持：支持风险评估和灾难应对策略的制定，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并提升预测精度。
