泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-naraatthama
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, 统计分析, 灾难事件, 历史数据
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人信息以及最终的生存状况。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相关信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存、船舱等级、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、船舱号和登船港口等信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含了乘客的生存信息，而test.csv用于预测乘客的生存情况。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据分析和机器学习入门数据集。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习建模。
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：适用于历史事件研究、社会学分析和数据挖掘领域的学术研究，如探索影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可以为数据分析和人工智能行业提供入门级的数据集，帮助初学者进行数据预处理、特征工程和模型训练。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存情况的分析，为未来类似事件的应急响应提供参考。
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，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，例如年龄、性别、社会阶层等，并构建预测模型以评估不同因素对生存概率的影响。
