泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-pratyayeechatterjee
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, 预测模型, 数据挖掘, 历史事件, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，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年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会等级等）、家庭关系信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、船票信息（如船票号码、票价）以及登船港口等。其中，train.csv文件包含“Survived”字段，表示乘客是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存），而test.csv文件则用于模型测试，不包含此字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门数据集，通常用于机器学习模型的构建和测试。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型。
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、数据挖掘等领域，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可用于保险行业，评估不同客户群体的风险，或用于灾难事件中的生存预测模拟。
决策支持：支持风险评估、资源分配等决策，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、机器学习课程的经典案例，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乘客的个人特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解和数据分析能力。
