泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionData-sammiebvy
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, 灾难事件, 历史数据, 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，用于分析和预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于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上的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID、船舱等级、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。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，经过整理和清洗，可用于生存预测建模。
该数据集适合用于生存预测、特征工程和数据可视化等研究。
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、社会学研究和数据挖掘领域的学术研究，例如探讨不同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教学和实践案例，例如开发预测模型，用于风险评估。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的理解，可以为未来类似事件的应急响应提供参考。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的入门级数据集，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乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高对历史事件的理解。
