泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mmrngz
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, 灾难事件, 统计分析, 数据预处理
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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、社会阶层（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同行人数（SibSp）、父母/子女同行人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由公开的泰坦尼克号乘客信息整理而来。数据已经过基本的清洗和整理，例如缺失值处理。
该数据集适合用于探索性数据分析、生存分析和机器学习建模，特别是分类任务。
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：适用于探索性数据分析，研究乘客的生存概率与各种因素之间的关系，例如性别、年龄、社会阶层等。
行业应用：可用于开发预测模型，评估不同因素对生存率的影响，并为灾难事件的风险评估提供参考。
决策支持：支持历史事件的分析，帮助理解灾难事件中的关键影响因素，并为未来的安全措施提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于研究乘客特征与生存概率之间的关系，并构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素。
