泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nanditapore
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据挖掘, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 结构化数据, 数据分析
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，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：数据集包括乘客的个人信息和生存状态，主要字段包括：PassengerId（乘客ID），Pclass（乘客舱位等级），Name（乘客姓名），Sex（性别），Age（年龄），SibSp（堂兄弟/妹个数），Parch（父母与子女个数），Ticket（船票号码），Fare（船票价格），Cabin（客舱号码），Embarked（登船港口）。
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。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，便于分析和建模。
该数据集适合用于探索生存预测、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：适用于历史事件分析、社会学研究以及生存预测相关的学术研究。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估和客户分析。
决策支持：支持基于历史数据的风险预测和决策制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建和评估预测模型，提升对历史事件的理解和数据分析能力。
