泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nanafrei
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 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，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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包含乘客的个体信息，包括“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（乘客姓名）、“Sex”（乘客性别）、“Age”（乘客年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同乘人数）、“Parch”（父母/子女同乘人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件还包含了“Survived”（是否幸存）这一关键标签，用于训练模型。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行初步处理，但可能需要进一步的缺失值处理和特征工程。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开的泰坦尼克号乘客信息数据集，为研究和教学提供了宝贵的资源。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测乘客生存的模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存率的各种因素，如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：可用于保险业的风险评估、灾难事件应对策略分析，以及旅游行业的客户行为分析。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测模型构建，帮助决策者理解关键影响因素。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型，并评估模型性能。
