泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ivanskachkov

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, 灾难事件, 预测模型, 数据集

数据概述：该数据集包含来自Kaggle网站的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及在泰坦尼克号沉船事件中的生存情况。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。地理范围：数据来源于泰坦尼克号，涉及大西洋海域。数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数（Parch）、船票编号（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等字段。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。train.csv文件包含乘客的生存信息，test.csv文件用于预测乘客的生存情况。来源信息：数据来源于Kaggle，为泰坦尼克号数据集，已进行数据清洗和预处理。该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型构建。

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：适用于探讨影响乘客生存的因素，例如年龄、性别、社会阶层等，并进行相关性分析研究。行业应用：为保险行业提供风险评估的数据支持，例如评估不同人群在灾难事件中的生存概率。决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先疏散特定人群。教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和构建预测模型。此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户优化决策和提高预测精度。