泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-susannahooper
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, 二元分类, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle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：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存情况（Survived，0代表未生还，1代表生还）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，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。数据已进行基本的预处理，但可能仍需进行缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及开发预测模型。
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、生存概率影响因素分析等方面的学术研究。
行业应用：可以用于构建预测模型，例如预测在类似灾难中个体的生存概率，为风险评估和应急响应提供参考。
决策支持：支持保险行业、安全管理部门等进行风险评估和策略制定，例如评估特定群体的生存风险。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估的流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征对乘客生存率的影响，帮助用户建立预测模型，提升对历史事件的理解，并为未来的风险管理提供数据支持。
