泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ninjavsdev
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, 数据分析, 机器学习, 二分类, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，地理范围限定为大西洋。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息和生存状态，主要字段包括：乘客ID (PassengerId)、是否幸存 (Survived，仅在训练集中)、乘客等级 (Pclass)、姓名 (Name)、性别 (Sex)、年龄 (Age)、兄弟姐妹配偶人数 (SibSp)、父母子女人数 (Parch)、船票号码 (Ticket)、船票价格 (Fare)、客舱号 (Cabin) 和登船港口 (Embarked)。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据经过了整理和清洗，适合用于数据挖掘和机器学习的实践。
该数据集适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，并进行生存预测模型的构建。
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、社会学、数据科学等领域的学术研究，如分析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相关行业提供数据支持，尤其适用于预测模型开发、数据分析实践等。
决策支持：支持对历史事件的深入分析，并为灾难应对和风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据处理和建模流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型并评估不同因素的影响。
