泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nicoleokpala
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, 历史事件, 数据集, 预测模型
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以及他们在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客数据。
地理范围：数据主要涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，涉及不同国籍和登船地点。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船票等级）、“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”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。此外，train.csv文件中还包含“Survived”（是否生存）字段，用于模型训练。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。其中，train.csv用于训练模型，test.csv用于测试模型的预测性能。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，是关于泰坦尼克号乘客生存预测的经典数据集，经过了整理和规范化处理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及构建预测模型。
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，以及探索影响人类生存的关键因素。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的入门学习提供基础数据，并可用于开发生存预测模型。
决策支持：可以用于模拟在特定条件下乘客的生存概率，为灾难应对和救援策略提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、Python编程等课程的实践案例，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，并构建预测模型，帮助用户理解数据分析和机器学习在实际问题中的应用。
