泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-alexcawley97
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, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据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）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：cleanTitanicTrain.csv用于训练模型，cleanTitanicTest.csv用于测试模型。数据已进行清洗和预处理，便于直接用于数据分析和建模。
来源信息：数据集源于公开的泰坦尼克号乘客信息，经过了标准化和数据清洗处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供训练和测试数据，尤其适用于生存预测模型的构建和评估。
决策支持：为灾难事件中的风险评估和应急响应提供数据支持，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和数据分析课程的教学案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建的技能。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，以及构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，并提升预测精度。
