泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mohammadshafiee96
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, 机器学习, 数据分析, 二元分类, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据来源于泰坦尼克号，涉及大西洋航线。
数据维度：包括乘客的个人信息，如乘客ID、生存状态（0代表未生存，1代表已生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号码以及登船港口等。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，为公开数据集，已进行初步整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据探索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、社会学、统计学等领域的学术研究，例如探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为数据科学、机器学习等行业提供数据支持，特别是在构建预测模型、进行风险评估等方面。
决策支持：支持对历史事件的分析和理解，为未来类似事件的应对提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生熟悉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，理解历史事件中的影响因素。
