泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mistymcollins
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 二元分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，侧重于大西洋航线。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存（仅在train.csv中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号、登船港口等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含乘客的生存信息，test.csv用于预测。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为参与预测竞赛而提供，已进行基本的数据清洗和处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型构建。
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、社会学、统计学等领域的学术研究，如探讨乘客生存与各种因素之间的关系。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，用于开发和评估预测模型，如生存预测、风险评估等。
决策支持：可以用于分析影响生存的关键因素，为未来类似事件的应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关联，帮助用户构建预测模型，并进行特征重要性分析。
