泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-soumyajeettalukdar
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, 乘客特征, 二元分类, 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最终的生存情况。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。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等12个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，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平台，原始数据经过整理和清洗，去除了缺失值，并进行了必要的预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模等任务。
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、生存概率研究、社会学研究等学术研究，如探究不同乘客特征对生存率的影响。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供实践案例，如模型构建、特征工程、模型评估等。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测，帮助了解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训数据，帮助学生掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户实现预测乘客生存概率、分析影响生存的关键因素等目标。
