泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-rahatkabir123
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, 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竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息和是否生还的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据反映了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”（是否生还，0代表未生还，1代表生还）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/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，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行初步的整理和结构化，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型构建。
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、以及探讨影响生存概率的因素等学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础数据，可用于模型训练、算法评估和案例分析。
决策支持：支持风险评估和乘客安全策略分析，有助于理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据科学课程的实训素材，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建的流程。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的因素，并构建预测模型，帮助用户理解和预测在特定条件下乘客的生存概率。
