泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-raman19
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, 数据挖掘, 生物统计, 灾难事件, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和出发地。
数据维度：数据集包括“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”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过整理和清洗，是进行生存预测建模的常用数据集。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于探索影响生存的因素，如性别、年龄、舱位等级等，进行生存概率分析和统计推断。
行业应用：可以用于构建预测模型，帮助理解灾难事件中人员的生存规律，为安全管理提供参考。
决策支持：支持在紧急情况下，根据已知信息预测人员生存概率，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建与评估的完整流程。
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，构建预测模型，并评估不同模型的性能，例如逻辑回归、支持向量机、随机森林等。
