泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-s663962004
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 二元分类, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在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1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、社会阶层（Pclass）、姓名、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶人数（SibSp）、父母/子女人数（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。训练集（train.csv）还包含了“Survived”（是否存活）标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle，是数据科学领域常用的入门级数据集，用于教学和实践。
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，以及探索影响生存的关键因素的研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础训练和实践案例，特别是在二元分类、特征工程和模型评估方面。
决策支持：用于模拟和预测在类似灾难中不同人群的生存概率，从而辅助制定应急预案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、人工智能等课程的优秀教学案例，帮助学生理解数据处理、特征选择和模型构建过程。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层和票价等，帮助用户构建预测模型，并深入理解数据分析流程。
