泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-seongwoncho1
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否幸存的关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月15日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，主要为英国及其他国家乘客。
数据维度：包括乘客ID (PassengerId)、是否幸存(Survived)、船舱等级(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)、船票价格(Fare)、船舱号(Cabin)、登船港口(Embarked)等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv(训练集)和test.csv(测试集)两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于历史事件分析、社会学研究以及灾难事件中个体生存因素的研究，例如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和灾难应对策略的制定。
决策支持：支持灾难救援策略的优化，例如优先救援特定群体。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，以及理解不同因素对生存概率的影响，帮助用户实现预测乘客生存状态的目标。
