泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-pastoredsa
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, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 统计分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了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：数据对应于1912年4月泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：包括乘客的年龄（Age）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）、票价（Fare）、家庭成员数量（Family_Size）、性别（Sex）、船舱等级（Pclass）、是否有兄弟姐妹或配偶同船（SibSp）、是否有父母或子女同船（Parch）、乘客ID（PassengerId）、船票号码（Ticket）、称谓（Title）以及是否生存（Survived）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train_cleancsv和test_cleancsv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行数据清洗和预处理，适用于直接进行分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程以及机器学习模型的构建和评估。
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、统计学和机器学习交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存因素分析，社会阶层与生存概率的关系研究。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持灾难应急管理部门的决策制定，例如优化救援策略，提升救援效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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影响乘客生存的关键因素，帮助用户建立预测模型，从而提高预测准确性和理解历史事件。
