泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aniakwanathan
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, 灾难, 二元分类
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及从英国出发前往美国纽约的航线。
数据维度：包括乘客ID、是否生存（0代表未生存，1代表生存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据处理和模型训练。数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测建模、探索性数据分析以及机器学习算法的实践。
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、社会学研究以及灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：为数据科学、机器学习等领域提供实训案例，例如预测模型的构建与评估。
决策支持：可以用于分析不同因素对生存率的影响，为相关风险评估提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的经典案例，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会地位等，并通过构建预测模型，提升对历史事件的理解和分析能力。
