泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-sherwynmisquitta
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 分类任务, 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以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的是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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客编号）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件还包含“Survived”（是否幸存）字段，用于训练模型。
数据格式：CSV格式，包括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竞赛，原始数据经过整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测建模和探索性数据分析。
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、生存预测模型研究和影响因素分析，如探讨不同特征对生存率的影响。
行业应用：可以用于开发乘客生存预测系统，或者作为数据分析和机器学习的教学案例。
决策支持：支持风险评估和灾难应对策略的制定，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
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，帮助用户构建预测模型、进行数据可视化分析，并深入理解历史事件。
