泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-winstonazevedo
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, 数据预处理, 分类模型
数据概述：
该数据集包含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：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为来自不同国家的乘客。
数据维度：数据集包括PassengerId（乘客ID）、Pclass（乘客等级）、Name（姓名）、Sex（性别）、Age（年龄）、SibSp（兄弟姐妹/配偶人数）、Parch（父母/子女人数）、Ticket（船票号码）、Fare（票价）、Cabin（客舱号码）和Embarked（登船港口）等字段。训练集（train.csv）中包含Survived（是否生存）字段，用于模型训练。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据集来源于Kaggle等平台，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种因素之间的关系，以及构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及探索影响生存的因素。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，用于模型训练和性能评估。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，并为相关领域的研究提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索乘客的生存概率，并分析不同因素对生存的影响，从而构建预测模型。
