泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mihirshah218
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, 分类模型, 历史事件, 数据集
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，旨在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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、是否幸存（Survived，仅在训练集中）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：提供两个CSV格式的文件，分别为train.csv（包含生存信息）和test.csv（用于预测），方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门案例，经过了数据预处理，适合用于模型训练和评估。
该数据集适合用于探索乘客生存的影响因素，并构建预测模型。
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、社会学研究，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以用于保险行业风险评估、灾难救援策略分析等。
决策支持：支持构建乘客生存预测模型，辅助决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型，例如基于乘客特征（性别、年龄、舱位等级等）预测生存概率，帮助用户理解数据分析流程和模型构建。
