泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jibongil
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, 统计分析, 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，记录了乘客的个人属性和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为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上的乘客，主要为英国及欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“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”（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）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，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。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是用于预测泰坦尼克号乘客生存的公开数据集。
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、以及生存预测相关的学术研究。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户分析。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难应对、人员疏散等方面提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而深入理解泰坦尼克号事件。
