泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-baekkwangsun
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, 数据清洗, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时前往美国的乘客。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，其中包含traincsv和testcsv两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，基于真实历史数据整理而成，已进行初步的数据清洗，但可能存在缺失值需要进一步处理。
该数据集适合用于探索性数据分析、特征工程和构建预测模型，例如预测乘客的生存概率。
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、社会学、数据科学等领域的学术研究，例如探索影响生存的关键因素，分析不同群体的生存差异。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户分析。
决策支持：支持灾难应急管理部门进行风险预估和救援策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建过程。
此数据集特别适合用于分析影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并探索不同特征之间的关联性，以提高预测的准确性。
