泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-echochi
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含了关于泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于分析和预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，时间为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及了不同国籍和出发地。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号码（Cabin）、登船港口（Embarked）、船只（Boat）、身体编号（Body）、以及出发地（Home.dest）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv、gender_submission.csv和titanicboat.csv四个文件，方便数据处理和分析。其中，train.csv用于训练模型，test.csv用于测试模型，gender_submission.csv提供了提交预测的格式。titanicboat.csv提供了更全面的乘客信息。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息记录，并经过了结构化整理和清洗，方便用于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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、生存分析、社会学研究等领域，如探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：为数据分析、机器学习领域提供实证数据，可用于构建和评估预测模型。
决策支持：帮助理解灾难事件中的关键因素，为未来类似事件的应对提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，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泰坦尼克号乘客生存的关键因素，例如性别、年龄、船票等级等，从而构建预测模型，并深入理解灾难事件中的人员生存规律。
