泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-aditya23jain
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, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 数据分析, 灾难分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（仅在训练集中）、乘客等级（Pclass）、姓名、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）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train (1).csv用于训练模型，test (2).csv用于测试模型，便于数据分析和预测建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过预处理，提供了用于预测乘客生存情况的结构化数据。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型的构建与评估。
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：适用于社会学、历史学、数据科学等多学科交叉研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素与生存率的关系。
行业应用：可用于构建预测模型，辅助灾难应对、风险评估等领域。
决策支持：支持保险行业进行风险评估，或为相关机构提供灾难应对策略的参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于分析影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并探索不同因素之间的关联性，从而优化决策、提升预测精度。
