泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-binnychao
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 数据清洗, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自kaggle网站的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的基本信息以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集模拟了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId），乘客等级（Pclass），性别（Sex），年龄（Age），堂兄弟/妹个数（SibSp），父母/子女个数（Parch），船票号码（Ticket），船票价格（Fare），客舱号（Cabin），登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于kaggle网站上的泰坦尼克号生存预测竞赛，数据经过了初步的整理和预处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及建立预测模型。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的学术研究，例如分析影响生存的关键因素、乘客特征对生存概率的影响等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估、客户画像等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如优化安全措施、提升应急响应能力等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，构建预测模型，并分析不同因素对生存概率的影响。
