泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lubaofu
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 历史数据, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含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的乘客信息。
地理范围：数据主要涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，涉及全球范围。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：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）、客舱号码（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据通常来源于公开的泰坦尼克号乘客名单和相关研究，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和特征工程等研究。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的学术研究，如探讨不同乘客群体在灾难中的生存差异、分析影响生存的关键因素等。
行业应用：可以为数据分析、机器学习等行业提供数据支持，尤其是在构建预测模型、进行风险评估等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在灾难应对、资源分配等方面提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和预测能力。
