泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dinerdin

数据来源：互联网公开数据

标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生存分析, 数据集

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，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国至美国的航线。数据维度：数据集包含乘客的多个维度信息，包括“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存），“Pclass”（乘客等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量），“Parch”（父母/孩子的数量），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）。数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过了预处理，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、数据分析和机器学习模型的开发。

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：适用于探索影响生存的因素，进行生存分析、社会学研究等。行业应用：可以用于构建乘客生存预测模型，例如在灾难应对、保险行业等领域。决策支持：支持对灾难事件的风险评估和决策，例如优化救援策略等。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，构建预测模型，并对历史事件进行深入分析，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。