泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nesihemidli
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 二分类, 历史事件, 数据集
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的情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID, 船舱等级(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), 船票价格(Fare), 船舱号(Cabin), 登船港口(Embarked)以及是否生还(Survived, 仅在train.csv中)。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和进行预测。
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、以及生存概率预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为数据分析、机器学习领域的从业者提供实操案例，用于模型训练、算法验证和预测分析。
决策支持：用于探索影响生存的关键因素，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、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同乘客属性与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，例如预测乘客在特定条件下是否生还。
