泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-emmanueloteng
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, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，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中乘客的信息。
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：包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：提供CSV格式文件，包含train.csv, test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，经过整理和清洗，适合用于机器学习和数据分析项目。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析和灾难事件研究。
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、生存分析、社会学等领域的研究，如探索不同乘客特征对生存的影响。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，尤其在风险评估和客户画像方面。
决策支持：支持灾难应对策略制定和资源分配优化。
教育和培训：作为数据科学、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影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，从而提高对类似事件的预警和应对能力。
