泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-leilahasan
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, 灾难事件, 数据集, 二元分类
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：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据记录了泰坦尼克号上的乘客信息，属于跨大西洋航线。
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”（兄弟姐妹/配偶数量），“Parch”（父母/子女数量），“Ticket”（船票号码），“Fare”（票价），“Cabin”（客舱号），“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。数据已经过基本处理，但可能需要进一步的缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于预测乘客生存的二元分类任务。
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、社会学研究，以及探讨不同因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实用的训练数据，用于模型构建和算法验证。
决策支持：支持对灾难事件中影响生存的关键因素进行分析，为未来类似事件的应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的案例研究素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，评估不同因素对生存概率的影响，并进行特征重要性分析。
