泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-fadool
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, 历史事件, 灾难分析, 生存分析
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、船舱等级、票价以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年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“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同船人数）、“Parch”（父母/子女同船人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并经过整理和清洗，确保数据的可用性。
该数据集适合用于探索乘客生存概率的影响因素，以及构建预测模型。
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，以及探讨影响生存的关键因素。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和定价，以及灾难应对策略的制定。
决策支持：支持在灾难发生时，优化救援策略，提高生存几率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生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不同特征对乘客生存概率的影响，例如年龄、性别、船舱等级等，并构建预测模型以预测乘客的生存情况。
