泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-namratasv
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, 分类问题, 数据集, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及是否在海难中幸存。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“PassengerId”（乘客编号）、“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）和“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）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，是经典的数据科学入门数据集，用于预测泰坦尼克号乘客的生存情况。
该数据集适合用于探索性数据分析、数据可视化、特征工程和构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及探索影响生存的关键因素等学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的入门学习提供数据支持，尤其适用于二元分类模型的训练与评估。
决策支持：可以用于理解影响生存的关键因素，例如年龄、性别、社会等级等，从而为特定场景下的决策提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建生存预测模型，并评估不同模型的性能。
