泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dataryn
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 机器学习, 数据预处理, 预测模型, 灾难事件, 二元分类
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和背景的人群。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（乘客姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母/子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件包含“Survived”（是否生存）字段，用于训练模型。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行初步处理，但可能需要进一步的缺失值处理和特征工程。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，通常基于公开的泰坦尼克号乘客名单和相关历史资料整理。
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、生存分析、社会学研究等，例如研究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领域提供实训数据，尤其适用于二元分类模型的训练和评估。
决策支持：用于探索在灾难事件中，哪些因素对生存至关重要，为类似事件的应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并提升预测准确性，从而帮助用户理解影响生存的关键因素。
