泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mustiztemiz
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 统计分析
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：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件发生时的情况。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息。
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）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据集提供两种CSV格式的文件，分别为train.csv和test.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是关于泰坦尼克号乘客生存预测的经典数据集，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、生存概率预测等方面的学术研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难应对策略分析等。
决策支持：支持灾难应对措施的制定、资源分配优化以及生存概率预测模型的开发。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户理解数据特征，提升预测准确性。
