泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sandipannag
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, 预测模型, 数据集, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、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）以及登船港口（Embarked）。其中，train.csv文件还包含一个“Survived”字段，表示乘客是否幸存（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了整理和清洗，适用于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，并构建预测模型。
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，以及探讨影响生存的关键因素，例如性别、年龄、社会地位等。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难事件数据分析，以及人道救援策略制定。
决策支持：支持基于乘客特征的生存概率预测，帮助决策者理解灾难事件中的风险因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员实践数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索不同乘客属性与生存之间的关系，帮助用户实现对灾难事件的深入理解，并构建有效的生存预测模型。
