泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-anmol2005gautam
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 二分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle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：数据对应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乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存（仅在train.csv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、客舱号以及登船港口等12个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。其中train.csv包含“Survived”列，代表乘客是否幸存；test.csv则用于模型测试，不包含“Survived”列。
来源信息：数据来源于Kaggle，是经典的数据挖掘入门案例。数据已进行初步整理，方便进行分析。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型训练。
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、生存概率预测、社会学研究等领域。
行业应用：可用于构建预测模型，帮助理解影响生存的关键因素，例如乘客的社会阶级、性别、年龄等。
决策支持：可以为历史事件的分析和理解提供数据支持，有助于理解不同人群在灾难中的生存差异。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索不同特征与生存之间的关系，构建预测模型并评估其性能，从而深入理解影响生存的关键因素。
