泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nevenmajdak
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, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难事件, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，旨在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中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、船舱信息和生存状态等，具体字段包括：PassengerId（乘客ID）、Pclass（船舱等级）、Name（姓名）、Sex（性别）、Age（年龄）、SibSp（兄弟姐妹/配偶人数）、Parch（父母/子女人数）、Ticket（船票号码）、Fare（票价）、Cabin（客舱号码）、Embarked（登船港口），以及train.csv中的Survived（是否生存，0代表死亡，1代表生存）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习和数据分析的经典数据集。
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：适用于探索性数据分析（EDA），研究不同乘客特征对生存率的影响，如性别、年龄、船舱等级等。
行业应用：可以用于构建预测模型，预测新乘客的生存概率，帮助理解影响生存的关键因素。
决策支持：为灾难救援、风险评估等领域提供数据支持，帮助决策者更好地理解灾难中的生存因素。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据集，帮助学生掌握数据预处理、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究在特定灾难事件中，不同个体特征如何影响生存几率，并构建预测模型以辅助决策。
