泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-at081028
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, 历史事件, 人口统计, 生存分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美。
数据维度：数据集包括乘客的ID、船舱等级（pclass）、姓名（name）、性别（sex）、年龄（age）、兄弟姐妹/配偶数量（sibsp）、父母/子女数量（parch）、船票号码（ticket）、票价（fare）、船舱号（cabin）以及登船港口（embarked）等信息。其中，训练集还包含“survived”字段，用于指示乘客是否幸存。
数据格式：CSV格式，包含Titanic_test.csv和Titanic_train.csv两个文件，分别对应测试集和训练集，便于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过清洗和预处理，可直接用于分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建生存预测模型。
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、社会学研究以及生存分析等领域的学术研究，例如探索不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供实践案例，用于训练和评估分类模型，例如预测乘客的生存概率。
决策支持：为历史事件的分析提供数据支持，帮助人们了解灾难发生时的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、统计学和机器学习课程的实训素材，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影响生存的关键因素，并构建预测模型，实现对泰坦尼克号乘客生存情况的深入理解。
