泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-faheem113141
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, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 二元分类, 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，包括乘客的个人特征、船舱等级、票价以及是否幸存等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为泰坦尼克号沉没事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，事件发生在北大西洋海域。
数据维度：数据集包含多个维度，包括乘客ID、生存状态（Survived）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行基本的清洗和整理，方便直接用于数据分析和机器学习任务。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的训练与评估。
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、生物统计学研究等，深入理解乘客的生存概率与各种因素之间的关系。
行业应用：为数据科学、机器学习领域的实践提供数据支持，特别是在构建预测模型、评估不同特征的重要性等方面。
决策支持：支持在灾难应对、风险评估等领域进行数据驱动的决策，帮助优化资源分配和应急预案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建与评估。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同算法的性能，从而帮助用户提升对数据分析和机器学习的理解。
