泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-wifdafatihia
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 二分类, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，记录了乘客的个人特征与最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涉及北大西洋海域发生的泰坦尼克号沉没事件。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
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预测。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，原始数据经过整理和清洗，用于机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的构建与评估。
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、统计学等领域的学术研究，例如探索影响生存的关键因素、分析不同群体的生存概率差异等。
行业应用：可以为数据科学、机器学习等领域的研究人员提供数据支持，用于构建和测试预测模型，例如预测乘客的生存概率。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，为类似灾难的风险评估和应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的教学案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并深入理解历史事件中的人群特征与命运。
