泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-amostimi
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, 预测模型, 生物统计, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，用于分析和预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据记录了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，如：traveller_ID（乘客ID），ticket_class（船票等级），name（姓名），sex（性别），age（年龄），Siblings_spouses（堂兄弟/妹/夫数量），Parchil（父母/子女数量），TickNum（船票号码），fare（票价），cabin（客舱号码），embarked（登船港口），MedBoat（救生艇号码），以及train.csv中新增的Survived（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试预测。
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：适用于社会学、历史学和生物统计学等领域的研究，例如探究不同因素对生存率的影响，分析乘客的生存概率，以及研究历史事件。
行业应用：为数据分析和机器学习行业提供数据支持，尤其适用于构建生存预测模型，进行风险评估等。
决策支持：可以用于辅助历史事件的分析，例如了解不同乘客群体的生存概率，为未来类似事件的应对提供参考。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据分析、特征工程和模型构建等概念。
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，构建预测模型，并评估不同因素对生存的影响，从而实现对生存情况的预测和分析。
