泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dychoi2
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 分类模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人资料及生存情况，主要用于预测乘客在海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/孩子的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于Kaggle等平台，经过了标准化处理，适合用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如用于预测类似灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应急管理和救援策略的制定，帮助优化资源分配和疏散方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型评估等环节。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型，以帮助用户理解和预测在灾难中的生存情况。
