泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kashikayadav1
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 机器学习, 数据预测, 泰坦尼克号, 数据清洗, 二元分类, 历史事件
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，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否生存，0代表死亡，1代表生存），“Pclass”（乘客等级），“Name”（乘客姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（堂兄弟/妹个数），“Parch”（父母与小孩个数），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交样例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的整理和清洗，但可能包含缺失值，需要进一步的数据预处理。
该数据集适合用于研究乘客的生存概率预测，以及探索不同因素对生存率的影响。
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：适用于生存分析、社会学研究和历史事件分析，如探索不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础数据，用于模型构建、算法验证和竞赛。
决策支持：可以用于模拟和预测不同条件下乘客的生存概率，为灾难应对和救援策略提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的入门案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建过程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征的重要性，从而提升预测的准确性和对历史事件的理解。
