泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ashunigam
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, 统计分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和居住地。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、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）、船票价格（Fare）、客舱号码（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，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是经典的数据集之一，常用于教学和研究。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型构建。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和生物统计学研究，例如分析不同特征对生存概率的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，例如在保险行业中进行风险评估，或在旅游行业中进行客户行为分析。
决策支持：支持历史事件的模拟与分析，帮助理解灾难事件中的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型，从而提升对历史事件的理解和预测能力。
