泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-wenbocao
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据集, 统计分析
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，记录了乘客的个人特征及其生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、生存情况（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：CSV格式，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训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和公开，为研究和分析提供了便利。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析以及机器学习模型的构建和评估。
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、以及灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：为保险行业、旅游行业提供数据参考，例如风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持在特定情境下的风险评估和决策，例如在紧急情况下的资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，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影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，以及进行数据可视化和统计分析，从而深入了解影响生存的关键因素。
