泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-osamamofouad
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在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年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据覆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：数据集包括PassengerId（乘客ID）、Pclass（船舱等级）、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（票价）、Cabin（客舱号码）和Embarked（登船港口）等字段，train.csv中还包含Survived（是否生存）字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是关于泰坦尼克号乘客的公开数据集，已进行数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析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、社会学、统计学等领域的研究，例如分析不同因素对生存率的影响、探究社会阶层与生存的关系等。
行业应用：可以用于构建预测模型，模拟灾难场景，进行风险评估和决策支持。
决策支持：支持对灾难事件的分析与预测，为相关领域的决策提供数据支持。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据处理流程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升预测精度，并深入理解历史事件。
