泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-tug004
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存、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、船舱号和登船港口等多个字段。其中，train.csv 文件包含“Survived”字段，指示乘客是否存活，而test.csv 文件则用于预测乘客的生存情况。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的机器学习入门数据集，已被广泛应用于教学和研究。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型的构建与评估等。
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、人口统计学研究、社会学研究等，可以深入了解乘客的生存概率与各种因素之间的关系。
行业应用：可以用于构建预测模型，模拟不同因素对生存率的影响，为灾难应对和风险评估提供参考。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难发生时，根据乘客的特征预测其生存概率，以便更好地进行救援。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解，并掌握数据分析和机器学习的应用方法。
