泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-felipeduarteflorez
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, 历史事件, 灾难, 二元分类
数据概述：
该数据集包含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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息，包括乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived，仅在训练集中）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv (训练集) 和 test.csv (测试集) 两个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据来自泰坦尼克号乘客名单。数据已进行初步整理和清洗，适合用于模型训练和预测。
该数据集适合用于探索性数据分析、特征工程和机器学习模型的构建，特别是二元分类任务。
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等领域，例如研究不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，帮助理解影响生存的关键因素，并为灾难应对策略提供参考。
决策支持：支持风险评估和应急响应决策，帮助提升类似事件中的生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，并深入理解影响生存的关键因素。
