泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mkjung
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为大西洋航线上的乘客。
数据维度：数据集包括“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”（堂兄弟/妹个数），“Parch”（父母与子女个数），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据处理和建模分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，去除了缺失值并进行了标准化处理。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析等研究，以及数据建模、机器学习算法的训练与评估。
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、社会学研究和数据挖掘领域的学术研究，例如探索影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，例如风险评估、客户画像分析。
决策支持：支持数据驱动的策略制定，例如优化乘客安全措施，提升灾难应对能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，提升预测准确性。
