泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-soomhamed
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 灾难, 二分类
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以及是否在海难中生还。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存状态（Survived，仅在训练集中）、乘客等级（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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是对泰坦尼克号乘客信息的整理和公开。该数据集已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型训练。
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，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：可用于构建风险评估模型，例如在灾难应对、保险行业等领域。
决策支持：支持对乘客生存概率的预测，为相关决策提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，以实现对乘客生存概率的预测。
