泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mubarakdaha
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, 灾难事件, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle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：数据未明确标注时间，但基于泰坦尼克号沉船事件（1912年）。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含12个字段，包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行初步的整理和清洗。
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训练。
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、社会学研究以及灾难事件中的生存因素研究。
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：支持对灾难事件中关键影响因素的分析，从而提升风险评估能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
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，分析不同因素对生存的影响。
