泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ricklili
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 生存分析, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 灾难分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的数据，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，事件发生于北大西洋。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息以及生存状态，具体字段包括：PassengerId（乘客ID）、Pclass（乘客等级）、Name（姓名）、Sex（性别）、Age（年龄）、SibSp（堂兄弟/妹个数）、Parch（父母/子女个数）、Ticket（船票号码）、Fare（船票价格）、Cabin（客舱号码）、Embarked（登船港口），以及train.csv中的Survived（是否幸存）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过了清洗和预处理，以供建模使用。
该数据集适合用于生存预测建模、特征工程探索以及数据分析。
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、社会学研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供实践案例，用于构建预测模型、评估模型性能。
决策支持：可以用于模拟不同救援策略对生存率的影响，辅助相关决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升模型预测精度。
