泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-fehu94
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, 预测模型, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包含“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle公开数据集，原始数据已进行初步处理，方便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关键因素，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：适用于历史事件研究、社会学分析，以及探索不同社会群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测乘客的生存概率，为灾难应对和风险评估提供参考。
决策支持：支持灾难管理部门在类似事件中做出更明智的决策，例如优先疏散特定群体。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户实现预测模型的构建与优化，提升对灾难事件的理解。
