泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-simpleego
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 数据预处理, 类别预测
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息及其是否在海难中幸存的情况。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：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv和traincsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是对泰坦尼克号乘客信息的公开整理，已进行初步的数据清洗和标准化。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及开发预测乘客生存的模型。
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领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同社会阶层乘客的生存差异等。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域的实践提供数据支持，特别是在构建分类模型、进行特征工程和评估模型性能方面。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，可以为灾难应对和乘客安全策略提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员熟悉数据预处理、特征选择、模型训练和评估等流程。
此数据集特别适合用于研究乘客的生存概率，并构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，提升对历史事件的认知。
