泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-j0thu777
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, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 历史事件, 数据挖掘
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否生存）、“Pclass”（客舱等级）、“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”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。
数据格式：CSV格式，文件名为titanic_train.csv，方便数据分析和建模。数据已进行初步清洗和整理，便于直接使用。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、统计学分析等，可以探索影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶层等。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持历史事件分析，如灾难应对策略的制定，以及社会安全问题的研究。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，掌握数据建模和预测技术。
此数据集特别适合用于探索乘客的生存规律，构建预测模型，并深入理解不同因素对生存概率的影响，从而优化决策。
