泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-meenupatel
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 分类模型, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及其最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年4月泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、生存状态（0代表未生还，1代表生还）、乘客等级（Pclass）、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码、票价、客舱号、登船港口等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle等平台，通常作为机器学习入门与数据分析实践的经典案例，数据已进行基本清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析和模型构建。
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，以及对特定人群生存概率的预测分析。
行业应用：为数据分析、机器学习领域的从业者提供实践案例，例如在保险行业中，可以用于风险评估和客户分类。
决策支持：支持在紧急情况下的风险评估和资源分配，例如在灾难救援中，可以帮助预测生存概率，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建等流程。
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，帮助用户构建生存预测模型，并理解影响生存的关键因素。
