泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hnazari8665
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：
该数据集包含来自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的乘客信息。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，涵盖不同国籍和背景的人群。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，包括乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含testcsv、genderclassfarecsv、traincsv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的训练与评估。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，例如探讨不同社会阶层、性别和年龄的乘客的生存概率差异。
行业应用：为保险行业和风险评估领域提供数据支持，可用于构建灾难事件的风险预测模型。
决策支持：支持历史事件的分析和预测，为未来类似事件的应对提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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乘客属性与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解和对未来风险的预判。
