泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-amnaaziz896
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, 数据分析, 机器学习, 分类模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了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：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为英国出发的乘客。
数据维度：数据集包括多个维度，如乘客ID（PassengerId）、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）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）以及是否生存（Survived，仅在train.csv中）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）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，是经典的数据科学入门数据集，通常用于教学和实践。
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。
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、社会学、数据科学等领域的学术研究，例如探索影响生存的因素、分析不同群体乘客的生存概率等。
行业应用：可用于构建预测模型，例如在保险行业中进行风险评估，或在旅游行业中分析乘客行为。
决策支持：支持在紧急情况下的决策制定，例如根据乘客特征预测生存概率，从而优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的入门案例，帮助学生理解数据分析流程，掌握数据预处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户建立预测模型，提升对历史事件的理解，并为实际应用提供数据支持。
