泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-dohwankim34
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 分类模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了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：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客记录。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为来自不同国家的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、客舱信息和生存状态。主要字段包括：PassengerId（乘客ID）、Pclass（客舱等级）、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）以及train.csv中的Survived（是否生存，0代表未生存，1代表生存）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含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平台，是公开可用的数据集，用于机器学习和数据分析竞赛。该数据集已进行标准化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和人口统计学研究，例如探究不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难应对、资源分配等方面的模拟与预测。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实践案例，帮助学生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对生存概率的影响，并通过构建预测模型来提升预测准确性，从而帮助用户理解复杂数据集，进行数据驱动的决策。
