泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-siripurapusrinivas08
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, 分类任务, 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，记录了乘客的个人特征与生存情况，是经典的数据分析与机器学习入门数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据基于泰坦尼克号的乘客，涵盖不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“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，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据处理与模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过预处理，适合用于数据分析与机器学习实践。
该数据集适合用于探索乘客生存的影响因素，并构建预测模型。
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、社会学、人口学等领域的研究，分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：为数据分析、机器学习等领域的从业者提供实践案例，用于模型训练与评估。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，并为未来类似事件的应对提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并通过构建预测模型来预测乘客的生存概率，从而加深对泰坦尼克号事件的理解。
