泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chanchanokkwandham
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, 分类模型, 历史事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，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：数据记录的时间范围对应于1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、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）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以CSV格式提供，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：数据集通常来源于公开的Kaggle竞赛，数据已进行初步整理，但可能需要进一步的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于探索性数据分析、生存预测模型的构建与评估，以及机器学习实践。
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，以及数据科学领域的教学实践，例如探索影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可用于模拟灾难场景下的生存概率预测，为相关领域的决策提供参考。
决策支持：支持风险评估、资源分配等方面的决策制定，例如在紧急情况下优先救援特定群体。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户理解数据分析在历史事件中的应用，以及提升预测精准度。
