泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-chashish
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 数据清洗, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在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，主要来自英国和其他欧洲国家。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如乘客ID（PassengerId）、舱位等级（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）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，由公开数据整理而来，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种因素之间的关系，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，以及探究影响生存的关键因素。
行业应用：为数据科学和机器学习提供实践案例，例如构建生存预测模型，评估不同特征的重要性。
决策支持：帮助理解不同乘客群体的生存概率差异，为历史事件分析和风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建的流程。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存模式，为数据分析和预测模型研究提供基础。
