泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-tutossebas
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 二元分类, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及在海难中的生存情况，主要用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据代表1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
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（PassengerId）、乘客等级（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）、登船港口（Embarked）以及生存情况（Survived，仅在训练集中）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行数据预处理，如缺失值处理等。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析、机器学习模型训练与评估。
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：适用于历史事件分析、生存概率预测、社会学研究，以及探索不同因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的人员生存风险。
决策支持：支持灾难应急响应策略制定，帮助识别高危人群，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建与评估方法。
此数据集特别适合用于研究乘客特征与生存概率之间的关系，并构建预测模型，从而帮助用户理解影响生存的关键因素。
