泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-cclcclkpg
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 生存分析, 数据集, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、生存情况（0代表未生存，1代表生存）、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、客舱号和登船港口等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，通常经过了清洗和预处理，适用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和构建预测模型。
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、社会学、以及数据科学领域的学术研究，如探讨乘客生存与各种因素之间的关系、分析不同社会阶层乘客的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估、客户画像和市场分析等。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如在灾难应对、人员疏散等方面提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生掌握数据预处理、特征选择、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升预测准确性。
