泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-heydaraliyev
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 二分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，但数据内容对应1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，涵盖不同国籍和背景的人群。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息和生存状态。关键字段包括：PassengerId（乘客ID）, Survived（是否生存，仅在train.csv中），Pclass（客舱等级），Name（姓名），Sex（性别），Age（年龄），SibSp（兄弟姐妹/配偶数量），Parch（父母/子女数量），Ticket（船票号码），Fare（票价），Cabin（客舱号），Embarked（登船港口）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
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：适用于灾难事件中生存分析、社会学研究以及历史事件的调查研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估，以及航运业在安全管理和乘客服务方面的改进。
决策支持：支持对类似灾难中生存概率的预测，辅助制定应急响应策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据建模流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、舱位等级和票价等，并构建预测模型，从而帮助用户了解如何通过数据分析来预测和理解复杂事件。
