泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-somuacharya
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 数据预处理, 生存分析
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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的英国及欧洲乘客。
数据维度：数据集包含两部分，Titanic_train.csv 和 Titanic_test.csv，其中train数据集包括乘客的生存情况（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息；test数据集则缺少Survived列，用于预测。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测分析、数据探索、特征工程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，以及探讨影响生存的各种因素。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定等方面提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，并深入了解泰坦尼克号事件背后的社会与历史因素。
