泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-kjtg790
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, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难分析, 分类模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存状况，可用于构建预测模型，分析影响乘客生存的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为英国及其他欧洲国家居民。
数据维度：包括乘客ID、是否生存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据分析与机器学习入门数据集，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于探索乘客生存的影响因素，进行生存预测模型的构建与评估。
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，以及探索影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会地位等。
行业应用：为数据科学、机器学习等领域提供教学和实践案例，帮助学生和从业者熟悉数据处理、特征工程和模型构建流程。
决策支持：可以用于模拟不同决策对生存率的影响，例如在紧急情况下优先疏散哪些人群。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的经典案例，帮助学生理解分类问题、模型评估和特征重要性分析。
此数据集特别适合用于预测乘客的生存概率，分析不同特征对生存的影响，并构建预测模型，从而提升对历史事件的理解，并为数据科学实践提供基础。
