泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionData-alfthrpy
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存状况，主要用于预测乘客在海难中的生存几率。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId），乘客等级（Pclass），性别（Sex），年龄（Age），同伴数量（SibSp和Parch），船票信息（Ticket和Fare），客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的历史资料和研究，经过整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测建模、数据探索和特征分析。
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、生存预测模型研究，例如探索不同乘客属性与生存概率之间的关系。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先救援特定群体。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，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乘客的生存规律，并通过构建预测模型来评估不同因素对生存概率的影响，从而提升决策的科学性和准确性。
