泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-marginofaaron
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, 数据预处理, 历史事件
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，记录了乘客的个人属性及其是否在海难中幸存的信息，主要用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，包括“PassengerId”（乘客ID）、“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/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究和人口统计学研究，以及探究不同因素对生存概率的影响。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供实践案例，尤其适用于分类模型的训练和评估。
决策支持：可以用来模拟不同因素对生存概率的影响，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、数据分析等课程的实训素材，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分析乘客的个人特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存概率的影响。
