泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jamsheddf
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 数据挖掘
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，记录了乘客的个人信息及生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为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：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。数据已进行基本处理，便于直接用于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是针对泰坦尼克号乘客生存预测的竞赛数据集。
该数据集适合用于数据分析、机器学习建模以及探索影响乘客生存的关键因素。
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、社会学、以及数据科学领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素、乘客特征分析等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，例如用于评估特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对和救援策略的制定，有助于提升应对类似事件的能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建生存预测模型，帮助理解影响生存的各种因素，并提升对历史事件的认知。
