泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-jimcheung502
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 分类任务, 数据预处理, 历史事件
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，记录了乘客的个人信息和生存状况。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：数据来源于泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（仅在train.csv中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、船舱号和登船港口等信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集，包含生存信息）和test.csv（测试集，不包含生存信息）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，数据经过整理和标注，可直接用于分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型构建。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探究影响生存概率的因素分析。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实践案例，用于模型构建、特征工程和预测分析。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，以及对类似事件的风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据处理和建模流程。
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，并通过构建预测模型来预测乘客的生存情况，从而加深对历史事件的理解，并提升数据分析和模型构建能力。
