泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ninefoursix
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 分类模型, 数据挖掘
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以及他们是否在海难中幸存。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乘客，主要为英国出发的国际乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，例如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等，以及“Survived”（是否幸存，仅在train.csv中）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集，包含“Survived”标签）和test.csv（测试集，不包含“Survived”标签），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型训练和评估。
该数据集适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，以及构建生存预测模型。
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：适用于历史学、社会学和数据科学交叉领域的研究，例如探索不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、灾难预警系统等提供数据支持，尤其是在风险评估、生存预测等方面。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助提升紧急情况下的救援效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于预测乘客的生存概率，探索不同因素对生存结果的影响，并构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
