泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-marielouisebusk
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, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及在海难中的生存情况。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。
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：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等信息，train.csv中包含“Survived”（是否幸存）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用于训练模型，test.csv用于测试模型预测结果。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开的竞赛数据集，经过清洗和整理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估部门等提供数据支持，用于评估灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和改进，帮助提升乘客在类似事件中的生存几率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，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生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而实现对灾难事件中人员生存的预测和分析。
