泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-muhammedsar
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 统计分析, 数据预处理
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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及欧洲、美洲等地的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含test.csv和train.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平台上的公开数据集，经过了数据清洗和预处理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、特征工程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：适用于探索影响乘客生存的因素，如年龄、性别、社会地位等。
行业应用：可用于灾难事件中的风险评估和生存预测模型构建。
决策支持：帮助理解影响生存的关键因素，为相关决策提供数据支持。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，建立预测模型，并深入理解历史灾难事件中的数据规律。
