泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-p2815736
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, 统计分析, 数据可视化
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以及在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Titanic_train.csv和Titanic_test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，已被广泛用于数据分析和机器学习的入门实践。
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、社会学、以及数据科学领域的学术研究，例如探究不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以应用于保险行业、风险评估等领域，用于分析灾难事件中的生存概率。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的经典案例，帮助学生和研究人员理解数据处理、特征工程和模型构建等过程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行生存概率的评估。
