泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-adrianosantosdev
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, 历史事件, 分类模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况。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。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表已生存）、“Pclass”（客舱等级）、“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）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和model_titanic_aju.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型。
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、社会学研究和生存预测模型的学术研究，如探讨不同特征对生存率的影响。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供基础数据，可用于构建和评估生存预测模型，例如在灾难应急管理中预测人员生存概率。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如保险行业的风险评估，或灾难应对策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型，帮助用户实现对生存概率的预测，并深入理解影响生存的关键因素。
