泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-santoshrarwala
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 历史事件, 二元分类, 数据预处理
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，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况，主要用于构建预测模型。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中乘客的相关信息。
地理范围：数据覆盖了泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等12个字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便进行数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行基础的清洗与整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型构建。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的因素等学术研究。
行业应用：为数据分析、预测建模和风险评估提供数据支持，例如保险行业的风险评估模型构建。
决策支持：支持对历史事件的理解和分析，有助于改进未来灾难应对策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生学习数据预处理、特征工程和模型评估等技能。
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，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性，并深入理解影响生存的关键因素。
