泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-neos960518
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，记录了乘客的个人特征，例如年龄、性别、社会阶层等，以及他们在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、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）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单，并经过了数据清洗和整理，用于预测乘客的生存概率。
该数据集特别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：适用于历史事件分析、社会学研究和数据科学领域的学术研究，例如探究不同社会阶层乘客的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应急管理部门的决策制定，帮助优化救援策略。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建的全过程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，例如通过逻辑回归、决策树等机器学习算法预测乘客的生存概率，并分析影响生存的关键因素。
