泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-zhangxuanxuan
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, 乘客信息, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性、船票信息以及最终的生存情况。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：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国家和地区。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、船票等级（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于机器学习和数据分析的入门练习。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析、数据可视化和机器学习模型训练。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存因素分析、社会阶层对生存的影响研究等。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在灾难事件中进行风险评估和资源分配的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化生存策略。
