泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-zhzhzh0925
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 机器学习, 数据预处理, 历史事件, 人口统计
数据概述：
该数据集包含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：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含乘客的年龄（Age）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）、船票价格（Fare）、姓名（Name）、父母/子女数量（Parch）、乘客ID（PassengerId）、客舱等级（Pclass）、性别（Sex）、兄弟姐妹/配偶数量（SibSp）、是否幸存（Survived）、船票号码（Ticket）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_dataset.csv，方便数据分析和建模使用。
来源信息：数据来源于公开的数据集，通常用于机器学习和数据分析的入门练习。已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建生存预测模型。
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，以及探讨影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习的教学提供数据支持，可用于构建分类模型，预测乘客的生存概率。
决策支持：可以用于模拟不同因素对生存率的影响，例如不同舱位等级、性别、年龄等。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的经典案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型，帮助用户理解数据分析流程，提升数据分析能力。
