泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-wafafaisal7
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, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难, 二元分类
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，记录了乘客的个人特征以及在海难中的生存情况，是进行生存预测分析的常用数据集。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中的乘客信息。
地理范围：数据主要涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，事件发生于北大西洋。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“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”（票价）、“Cabin”（客舱号）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
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，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，是基于泰坦尼克号乘客名单整理而来，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测建模、数据可视化、特征工程等研究。
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、以及机器学习算法的评估和比较，例如探索不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：为数据科学教育提供案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析、特征工程、模型构建和评估的全流程。
决策支持：支持对灾难事件的风险评估与管理，以及对不同群体在灾难中的生存情况进行分析。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训素材，用于教授数据预处理、特征选择、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，并进行模型性能评估，从而帮助用户理解影响生存的关键因素。
