泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-myounghunseo
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, 历史数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于分析和预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的数据。
地理范围：数据集中包含了泰坦尼克号乘客的信息，涵盖了不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、船舱等级（Pclass）、姓名、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）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，是公开的历史数据集，常用于数据分析和机器学习的入门实践。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的学术研究，例如研究不同社会阶层、性别和年龄的乘客的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，例如分析影响生存的关键因素，从而进行风险评估。
决策支持：支持灾难应急响应和救援策略的制定，例如根据历史数据优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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生存的关键因素，构建预测模型，并进行数据可视化分析。
