泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-raultld
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, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于研究和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的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为当时的欧洲和北美乘客。
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）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等关键字段。
数据格式：CSV格式，包含test.csv和train.csv两个文件，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，是公开的、经过整理的泰坦尼克号乘客信息。该数据集经过清洗和预处理，缺失值已进行处理，适合用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测模型构建、乘客特征分析和灾难事件研究。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶级等，进行历史事件分析和数据挖掘。
行业应用：为保险行业提供风险评估参考，为灾难应对和救援策略提供数据支持。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在灾难发生时优先救援特定人群。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的案例，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析乘客的生存概率，并探索不同因素对生存结果的影响。
