泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-surinchoi
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 生存分析, 历史事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其最终的生存情况。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乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧洲和北美乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、生存状态（0代表未生存，1代表已生存）、乘客等级（Pclass）、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码、票价、客舱号和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，是用于进行泰坦尼克号生存预测竞赛的数据集，已进行预处理，方便直接使用。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型的构建和评估。
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：适用于社会学、历史学、数据科学等领域的学术研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业提供数据参考，用于风险评估和生存分析。
决策支持：支持在灾难应对和救援策略制定中，更好地理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材料，帮助学生理解数据分析流程，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，并进行模型评估和优化，以提高预测准确率。
