泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-stanfrank
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, 二分类, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。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上的乘客信息，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存），“Pclass”（乘客等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（堂兄弟/妹个数），“Parch”（父母与子女个数），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
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。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过清洗和整理，适合用于预测分析和机器学习模型训练。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型构建。
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、社会学研究和数据科学领域的学术研究，如探究不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可用于保险行业风险评估、旅游行业客户画像分析等。
决策支持：为灾难应对和风险管理提供参考，例如评估不同人群在紧急情况下的生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，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，构建预测模型，并深入理解历史事件中的数据规律，帮助用户预测生存概率，优化决策。
