泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-littlehhh
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 数据集, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID），“Pclass”（乘客舱位等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（堂兄弟/妹个数），“Parch”（父母与子女个数），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口），以及训练集中的“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集），方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，该平台提供了数据清洗和预处理的原始数据。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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：适用于历史事件研究、社会学分析、以及生存预测领域的学术研究，如探索不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为数据分析和机器学习行业提供数据支持，特别是在构建生存预测模型、进行风险评估等方面。
决策支持：支持保险行业、灾难救援等领域的决策制定，帮助优化资源分配和风险管理策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索不同因素对乘客生存的影响，构建预测模型，并进行模型评估，从而提升预测准确性。
