泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-didi17
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 二分类, 历史事件, 数据集
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，并提供了乘客是否幸存的标签。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“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹或配偶的数量）、“Parch”（父母或子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train (1).csv (训练集), test.csv (测试集), 和gender_submission.csv (提交格式示例)三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，是参与泰坦尼克号生存预测竞赛的数据集。数据已进行基本的整理和清洗，方便直接使用。
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、社会学研究和数据科学领域的学术研究，例如探索不同因素（如性别、年龄、船舱等级等）对生存概率的影响。
行业应用：为数据分析师、机器学习工程师提供实践案例，用于构建和评估生存预测模型，应用于风险评估和决策支持。
决策支持：支持对历史事件的理解和分析，辅助制定相关策略或决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建与评估等流程。
此数据集特别适合用于探索乘客生存的规律，帮助用户建立预测模型，提升对历史事件的理解，并进行数据分析技能的实践。
