泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-jasperjankowski
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, 数据集
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，包括乘客的个人信息、船舱等级、票价以及是否幸存等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件发生时的乘客信息。
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ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同乘人数）、“Parch”（父母/子女同乘人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门案例数据集。
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：适用于探讨历史事件、社会学研究以及生存预测等相关领域，例如分析不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可以用于构建预测模型，例如预测在特定条件下乘客的生存概率，为灾难应对提供参考。
决策支持：支持在灾难应对、风险评估等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的入门案例，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特征与生存之间的关系，构建预测模型，并对泰坦尼克号事件进行深入分析。
