泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ovidiusabau
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 历史事件, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其在海难中的生存情况。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中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票编号）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号）和“Embarked”（登船港口）等字段。
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进行预测。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于机器学习模型的训练和评估。
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、社会学研究等领域的学术研究，如探讨乘客生存与各种因素之间的关系。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供数据支持，特别是在构建生存预测模型、探索数据可视化等方面。
决策支持：支持风险评估和预测模型的开发，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和Python编程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据处理和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建预测模型，并对泰坦尼克号乘客的生存情况进行深入分析。
