泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-aymendernani
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, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于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：数据主要涉及在北大西洋失事的泰坦尼克号上的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId），乘客等级（Pclass），性别（Sex），年龄（Age），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），船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的、经过整理和清洗的泰坦尼克号乘客数据。该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的构建。
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、社会学研究和灾难生存研究，例如分析不同乘客属性与生存率的关系。
行业应用：为保险行业和风险评估领域提供数据支持，用于评估不同人群的风险系数。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如评估不同救援措施对生存率的影响。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和Python编程等课程的实训案例，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特征与生存之间的关系，并构建预测模型，从而帮助用户理解影响生存的关键因素，提升预测准确性。
