泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aylinaygn
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 生物统计, 历史事件, 二分类
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、船舱信息以及是否生还的记录。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发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生还，0代表未生还，1代表生还）、“Pclass”（船舱等级）、“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”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train (1).csv、test (1).csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。其中，train (1).csv用于训练模型，test (1).csv用于测试模型，gender_submission.csv提供了提交预测结果的模板。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开竞赛，原始数据经过整理和清洗，适用于机器学习任务。
该数据集适合用于预测乘客的生存情况，探索不同因素对生存率的影响，以及进行数据建模和预测分析。
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：适用于生物统计学、社会学和历史学等领域的研究，探索影响生存的关键因素，例如性别、年龄、社会阶层等。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的从业者提供实践案例，用于构建和评估预测模型，例如二分类模型。
决策支持：支持灾难应对和风险管理领域的决策制定，帮助理解影响生存的关键因素，并为未来的救援行动提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程、特征工程和模型评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型并评估其性能，从而深入了解泰坦尼克号事件中的生存规律。
