泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kafa1995
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, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 二分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存情况，适用于预测分析与数据挖掘任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（id）、船舱等级（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）、船票信息（ticket）、票价（fare）、船舱号（cabin）、登船港口（embarked）、救生艇号（boat）、尸体编号（body）、以及目的地（home.dest）。其中，train数据集还包括了乘客的生存状态（survived）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：titanic3_train.csv（训练集）和titanic3_test.csv（测试集），便于数据处理和分析。
来源信息：该数据集来源于公开数据，通常用于机器学习模型的训练与测试。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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、以及生存预测相关的学术研究。
行业应用：可以为数据分析和机器学习领域提供数据支持，特别是在构建分类模型、预测乘客生存等方面。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，为灾难应对、风险评估等领域提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，构建预测模型，以及深入理解历史事件的影响因素。
