泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-abhishekbajpai1998
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 乘客数据, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及最终的生存情况。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中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的所有乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，通常经过了清洗和预处理，用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析和灾难事件研究。
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、社会学研究以及机器学习算法的性能评估。例如，研究不同乘客特征（如年龄、性别、舱位等级）对生存概率的影响。
行业应用：可以用于开发风险评估模型，为保险公司、航运公司提供数据支持。
决策支持：支持在灾难应对和紧急救援策略制定方面的决策，以及提升公众安全意识。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的经典案例，帮助学生和研究人员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影响乘客生存的关键因素，并通过构建预测模型来提高预测准确性，从而实现对历史事件的深入理解和对未来风险的预判。
