泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-gabriel6174
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, 预测模型, 人口统计, 灾难事件
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。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年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：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票编号）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
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，为公开数据集，已被广泛用于数据分析和机器学习实践。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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、社会学、人口统计学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等提供数据支持，用于风险评估、生存预测等。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化救援资源分配、提升乘客安全意识等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而帮助用户理解灾难事件中的生存规律，并提升预测精度。
