泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sangkyulee0070
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发生时乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。数据已经过初步处理，缺失值（如年龄和客舱号）以NaN形式表示。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是经典的数据分析和机器学习入门数据集。该数据集已被广泛用于教学和研究。
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：适用于历史事件分析、生存预测、社会学研究等领域。可以用于分析不同因素（如年龄、性别、社会阶层等）对生存率的影响。
行业应用：可用于构建风险评估模型、灾难应对策略，以及保险行业的人寿保险风险评估。
决策支持：支持决策者制定更有效的灾难应对措施，如优化疏散计划、提高救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估的全过程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同模型的性能。通过分析，可以深入理解在灾难面前，哪些因素对生存至关重要。
