泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-siddheshshelke
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 二元分类, 历史事件, 数据集
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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件中乘客的属性信息。
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：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、票价等）以及与生存相关的标签。具体字段包括：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/配偶的数量），Parch（父母/子女的数量），Ticket（船票号码），Fare（票价），Cabin（客舱号码），Embarked（登船港口）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型构建。
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、以及生存预测等领域的研究，例如分析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基础数据，用于模型训练和算法验证。
决策支持：支持保险行业、风险评估等领域的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，并理解影响生存的关键因素。
