泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-alexbariloche
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, 数据集, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及是否幸存的标签，常用于机器学习入门实践。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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乘客的个人信息，推测乘客来自不同国家。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客编号），“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存），“Pclass”（乘客等级），“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”（船票编号），“Fare”（票价），“Cabin”（客舱号），“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程以及机器学习模型的训练与评估。
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、人口学等领域的学术研究，如探讨乘客生存与年龄、性别、舱位等级等因素的关系。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供入门级实践案例，尤其适用于构建预测模型、进行特征重要性分析等。
决策支持：用于理解影响生存的关键因素，为灾难应对和乘客安全策略提供数据支持。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生掌握数据预处理、特征选择、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户理解数据分析流程，提高预测精度。
