泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sandysherif
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, 灾难事件, 历史数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客ID (PassengerId)、乘客等级 (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)、客舱号码 (Cabin) 和登船港口 (Embarked) 等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，是经典的数据分析和机器学习案例。该数据集已进行基础的预处理，但可能包含缺失值，需要进一步处理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，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：适用于历史事件分析、社会学研究、灾难事件研究等，例如分析不同乘客群体的生存概率。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测乘客在灾难中的生存几率，为应急管理提供参考。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源的分配，提高生存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建技巧。
此数据集特别适合用于探索不同因素对生存概率的影响，帮助用户构建预测模型并进行相关策略的评估。
