泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ilgu19
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, 分类模型, 数据集
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以及是否幸存的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据主要反映了1912年4月泰坦尼克号沉船事件发生时的情况。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“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”（船票价格）、“Cabin”（客舱号）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的数据集。
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、以及数据科学领域的学术研究，例如探讨影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可用于构建预测模型，分析不同乘客群体的生存概率，为风险评估提供参考。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如在灾难应对和风险管理领域。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型训练和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，例如性别、年龄、社会阶层等，并构建预测模型，从而实现对乘客生存情况的预测。
