泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-prasoonrajput
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, 历史事件, 二元分类, 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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，但数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据集中乘客信息涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为英国及其他欧洲国家。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，便于进行数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程以及机器学习模型的构建与评估。
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、社会学、数据科学等领域的研究，可以分析影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供数据支持，可以用于构建预测模型，例如预测乘客的生存概率。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，并为未来类似事件的应对提供数据参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
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，并进行模型评估与优化，帮助用户深入理解数据分析流程，提升数据建模能力。
