泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-lium516
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, 预测模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及是否幸存。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人员。
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”（乘客舱位等级）、“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”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：提供CSV格式的train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。其中train.csv包含生存情况，test.csv用于预测。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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：适用于历史事件、社会学、数据挖掘等领域的学术研究，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，例如预测乘客的生存概率，为风险评估提供数据支持。
决策支持：支持对历史事件的分析，并为未来类似事件的应急响应提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，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影响生存的关键因素，例如性别、年龄、舱位等级等，帮助用户构建预测模型，实现对乘客生存情况的预测。
