泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-vanhoa
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中生还。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乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否生还，0代表未生还，1代表生还），“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”（船票号码），“Fare”（票价），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和标准化，方便用户进行分析。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化和机器学习模型的构建。
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：适用于探讨影响乘客生还的关键因素的学术研究，如性别、年龄、社会阶层与生存率的关系。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的从业者提供实践案例，用于构建预测模型、进行特征工程和模型评估。
决策支持：支持灾难事件发生后的风险评估和应急响应策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，理解历史事件，并提升数据分析和建模能力。
