泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-bhordemarz
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 历史事件, 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，记录了乘客的个人特征、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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、生存状态（Survived）、船舱等级（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）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，通常经过了清洗和预处理，以供数据分析和机器学习使用。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析以及探索影响生存的关键因素。
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、社会学研究以及人口统计学研究，例如探究不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可用于开发预测模型，例如基于乘客特征预测其生存概率，为保险行业提供风险评估参考。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如分析哪些乘客群体更容易受到灾难影响，从而优化救援资源分配。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，构建生存预测模型，并深入理解历史事件背后的数据规律，实现对乘客生存情况的预测。
