泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-wahyuagungbudiyanto
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 分类任务, 数据集, 灾难事件
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以及在泰坦尼克号海难中的生存情况，主要用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据记录了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括“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/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
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训练。
数据来源：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的整理和清洗。
该数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可用于构建乘客生存预测模型，为灾难救援、风险评估等领域提供数据支持。
决策支持：支持灾难事件中的应急响应和资源分配策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的实训素材，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影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征的重要性。
