泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-farahhusnialamir
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关数据，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。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前后。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，涵盖了不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等多个字段。
数据格式：数据集以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构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，是关于泰坦尼克号乘客生存预测的经典数据集，已被广泛应用于机器学习和数据分析领域。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。
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、社会学研究和人口统计学研究，如分析不同乘客群体的生存概率差异。
行业应用：可以为数据分析和机器学习领域提供实训数据，尤其适用于二分类问题的模型构建和评估。
决策支持：支持风险评估和灾难应对策略的研究，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程和模型构建的技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，以及进行数据可视化和数据探索性分析，从而提升对历史事件的理解和对数据分析技术的掌握。
