泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mikita1580
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, 历史事件, 数据集, 预测模型
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存情况（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。其中，train.csv包含乘客的生存情况，而test.csv用于预测乘客的生存情况。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，可以直接用于数据分析和机器学习建模。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及生存预测模型的学术研究。例如，研究不同因素对乘客生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析影响生存的因素。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，帮助分析影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据清洗、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，构建预测模型，并评估不同因素对生存的影响，从而加深对历史事件的理解。
