泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-tjgx3000
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 灾难事件, 历史数据
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年泰坦尼克号沉没事件中乘客的相关信息。
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：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、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）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交文件（gender_submission.csv），方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是泰坦尼克号乘客信息的公开数据集，经过整理和清洗，可用于机器学习模型的构建与评估。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型。
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关键因素等学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实践素材，用于构建生存预测模型，并进行模型评估和优化。
决策支持：帮助理解不同因素对生存概率的影响，为类似灾难事件的应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据科学课程的实训材料，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，并提升预测精度。
