泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-vishnupriyan123
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, 数据分析, 机器学习, 分类模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上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状况。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据为参与泰坦尼克号航行的乘客信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、生存情况（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）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
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训练。train.csv包含乘客的生存信息，test.csv用于预测乘客的生存情况。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是进行泰坦尼克号生存预测竞赛的标准数据集，已进行基础的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的因素，例如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：为数据科学、机器学习等领域提供入门级数据集，帮助初学者熟悉数据分析流程和建模方法。
决策支持：用于理解在灾难性事件中哪些因素对生存有重要影响，为未来的救援和安全策略提供参考。
教育和培训：作为数据科学、统计学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，构建预测模型，并进行数据驱动的分析，以理解影响生存的关键因素。
