泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-madadshah
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 数据集
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，记录了乘客的个人属性及其生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年4月泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上乘客的信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（客舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。其中train.csv文件还包含“Survived”（是否幸存）字段，用于训练模型。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于社会学、统计学和历史学等领域的研究，分析影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等。
行业应用：可用于构建预测模型，模拟灾难事件中的人员生存概率，为应急管理和风险评估提供参考。
决策支持：支持保险公司、航运公司等机构进行风险评估和客户画像分析。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
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，并评估不同特征对生存概率的影响，从而优化决策和提升预测精度。
