泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-kavinnan
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 分类模型
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，并标注了他们的生存状态，用于构建生存预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
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：数据集包括“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存），“Pclass”（乘客等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量），“Parch”（父母/子女数量），“Ticket”（船票号码），“Fare”（票价），“Cabin”（客舱号），“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，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、以及灾难事件中的生存因素分析。
行业应用：可以用于构建预测模型，预测在类似灾难中个体的生存概率，辅助决策支持。
决策支持：支持保险行业风险评估、应急预案制定，以及相关政策的制定与优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并对历史事件进行深入分析。
