泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mishalleni
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据挖掘, 机器学习, 灾难事件, 乘客信息, 数据分析, 历史事件
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，并提供了乘客是否生还的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月15日，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要是从英国南安普顿出发，目的地为美国纽约的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客编号（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）以及是否生还（Survived）等变量。
数据格式：数据以CSV格式提供，分为train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘练习数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、机器学习模型构建和评估。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素的学术研究，如年龄、性别、舱位等级等因素对生存概率的影响。
行业应用：可以用于构建预测模型，模拟在灾难发生时，基于乘客特征预测生存概率的系统。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在紧急情况下的资源分配，或对类似事件的风险评估。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估的流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并进行模型评估，帮助用户实现对生存概率的预测和深入分析。
