泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-hy110010
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 二分类, 历史事件, 数据集
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，记录了乘客的个人信息及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：数据提供三种CSV格式文件，train.csv用于训练模型，test.csv用于测试模型，gender_submission.csv提供了提交结果的示例。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开可获取的泰坦尼克号乘客数据，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建与评估。
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、社会学研究和生存概率预测研究，如探究不同因素对生存的影响。
行业应用：可以为数据分析、机器学习领域提供实践案例，尤其适用于二分类问题的教学与实践。
决策支持：可用于模拟和预测不同乘客群体的生存概率，为未来类似事件的应急预案提供参考。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、数据分析等课程的经典案例，帮助学生理解数据处理流程和模型构建。
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，帮助用户预测乘客的生存概率，并理解影响生存的关键因素。
