泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ankiii07

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, 数据集, 机器学习, 统计分析, 数据挖掘, 历史事件

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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：时间跨度：数据代表1912年4月10日泰坦尼克号处女航的数据。地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。数据维度：数据集包含"PassengerId"（乘客ID），"Survived"（是否生存，仅在train.csv中），"Pclass"（乘客等级），"Name"（姓名），"Sex"（性别），"Age"（年龄），"SibSp"（兄弟姐妹/配偶的数量），"Parch"（父母/子女的数量），"Ticket"（船票号码），"Fare"（票价），"Cabin"（客舱号码），"Embarked"（登船港口）等多个字段。数据格式：提供CSV格式的train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。其中，train.csv包含"Survived"列，用于训练模型；test.csv则不包含"Survived"列，用于模型预测。来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，去除了缺失值，并进行了必要的转换。该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，以及构建预测模型。

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：适用于历史学、社会学、统计学等领域的学术研究，例如分析不同乘客群体在灾难中的生存差异，探索影响生存的关键因素。行业应用：为数据科学和机器学习领域提供数据支持，特别是在生存预测、风险评估、数据可视化等领域。决策支持：支持灾难应对、风险管理等方面的决策制定，例如分析哪些因素可能影响生存，从而改进应急预案。教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、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概率之间的关系，构建预测模型，并评估不同模型的性能。通过分析数据，可以深入了解泰坦尼克号灾难中影响生存的关键因素，并为未来的灾难应对提供参考。