泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ameygoel
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, 数据分析, 机器学习, 分类任务, 数据集, 历史事件
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以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了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，主要为欧洲、北美洲等地的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived，仅在train.csv中）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女的人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，分别提供train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含乘客是否幸存的标签，test.csv用于预测乘客的生存情况。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，基于真实的泰坦尼克号乘客信息，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索性数据分析、生存预测建模和机器学习实践。
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、以及人口统计学研究等领域，探索不同特征与生存率之间的关系。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测乘客在特定条件下的生存概率，支持风险评估和决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型训练和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型并分析不同变量之间的关联性，以提升预测准确性。
