泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-chiayii
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, 机器学习, 数据分析, 乘客特征, 生存分析, 二元分类
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：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，时间限定为1912年4月15日。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的英国及其他欧洲国家的乘客。
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/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据已进行一定程度的清洗和整理，但保留了原始字段，便于进一步分析。
该数据集适合用于生存预测研究、数据分析和机器学习模型构建。
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、社会学研究和生存预测相关的学术研究，如探讨不同乘客特征对生存概率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，尤其适用于二元分类模型的训练和评估。
决策支持：支持在灾难应对、风险评估等领域的决策制定，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据处理、特征工程和模型构建的全过程。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人信息与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性，并深入理解影响生存的关键因素。
