泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dwanpha
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 历史事件, 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，用于构建乘客生存预测模型。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详细信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及欧洲、北美等地区。
数据维度：数据集包括“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”（乘客姓名）、“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”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，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构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，数据经过预处理和整理，适合用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及生存概率预测的学术研究。
行业应用：可以用于构建风险评估模型，例如灾难逃生策略的分析与优化。
决策支持：支持保险行业的风险评估，以及相关政策的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，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，并构建预测模型，例如基于性别、年龄、票价、舱位等级等因素的生存概率预测。
