泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-harsh28makode
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, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 数据分析, 二元分类
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，记录了乘客的个人信息及其是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据集基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（如PassengerId），生存状态（Survived，仅在train.csv中），客舱等级（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），船票价格（Fare），客舱号（Cabin），以及登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据处理与建模。数据已进行初步清洗，但可能包含缺失值，需要进一步处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究和数据挖掘领域的学术研究，如分析不同社会阶层、性别等因素对生存的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域的实践提供数据支持，尤其适用于二元分类模型的训练与评估，例如预测乘客的生存概率。
决策支持：可用于模拟不同情况下的生存概率，为灾难应对和救援策略提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据可视化的入门级案例，帮助学生和研究人员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不同乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，并深入理解历史事件中的复杂社会现象。
