泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-swarajnegi
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, 二分类, 历史事件, 数据集
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幸存。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上的乘客信息。
数据维度：数据集包括乘客的“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”（堂兄弟/妹个数），“Parch”（父母与孩子个数），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号），“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据集包含train.csv和test.csv两个CSV文件，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行初步处理，缺失值以空值表示。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，进行生存预测建模。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础数据，用于训练和评估预测模型。
决策支持：支持对特定人群的生存概率进行预测，为灾难应对和风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及数据可视化等课程的实训素材，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乘客特征与生存之间的关系，构建生存预测模型，以及评估不同特征对生存概率的影响，提升预测精度。
