泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-divanshu22
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台公开的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
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“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“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。
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平台，已进行初步的清洗和整理，方便直接用于数据分析和机器学习建模。
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、社会学、人口统计学等领域的研究，如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为数据科学、机器学习等行业提供数据支持，尤其适用于构建分类预测模型，预测乘客的生存概率。
决策支持：支持风险评估、灾难应对策略的制定，帮助理解和模拟灾难发生时的生存模式。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，以及进行数据驱动的决策分析。
