泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ijones3
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, 历史事件, 数据清洗, 二元分类
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了他们在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国至美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId），生存状态（Survived，0代表未获救，1代表获救），客舱等级（Pclass），性别（Sex，已进行编码），年龄（Age），兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp），父母/子女同船人数（Parch），船票号码（Ticket），船票价格（Fare），客舱号（Cabin），以及登船港口（Embarked，已进行编码）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：cleanTitanicTrain.csv用于训练模型，cleanTitanicTest.csv用于测试模型。数据已进行预处理，如缺失值处理和类别变量编码。
来源信息：数据集来源于kaggle竞赛，并经过数据清洗，便于直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测生存概率的机器学习模型。
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、社会学和统计学等领域的研究，分析影响乘客生存的因素，例如性别、年龄、社会阶层等。
行业应用：可以为数据分析和人工智能行业提供数据支持，尤其适用于构建和评估预测模型，例如生存预测、风险评估等。
决策支持：支持保险行业、灾难应对和救援策略的制定，帮助优化资源分配和提高生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建和评估预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并进行模型评估和优化，从而提升预测精度和对历史事件的理解。
