泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mkempers
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, 预测模型, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月15日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，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的数据集，经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习建模。
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、灾难事件分析等学术研究，例如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，尤其在预测个体生存概率、评估风险因素等方面。
决策支持：支持改进应急响应策略、提升灾难应对能力和优化乘客安全措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员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影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而优化决策。
