泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-devanshugurjar
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 数据预测, 机器学习, 历史事件, 数据集, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
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：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“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”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等属性，以及在训练集中包含的“Survived”（是否生存）标签。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：Titanic_train.csv（训练集）和Titanic_test.csv（测试集），便于数据分析和建模。数据已进行基本处理，缺失值以特定方式填充。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如探索不同社会阶层、性别、年龄段乘客的生存概率，以及分析影响生存的关键因素。
行业应用：为数据分析和机器学习领域提供训练和测试数据，特别适用于二元分类模型的构建和评估，如生存预测模型。
决策支持：支持对历史事件的深度理解，为灾难应对和风险管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存之间的关系，构建预测模型，并评估不同特征的重要性，从而深入了解泰坦尼克号事件。
