泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kaushikdwivedi
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 二分类
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在海难中的生存情况。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）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来源于泰坦尼克号乘客名单，经过整理和公开。
该数据集适合用于生存预测、乘客特征分析、数据可视化和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和数据科学领域的学术研究，例如探索不同乘客特征对生存概率的影响。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难事件应急管理，以及乘客行为模式分析。
决策支持：支持基于乘客特征的生存预测模型构建，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学与机器学习课程的经典案例，用于学生实践数据预处理、特征工程、模型训练与评估。
此数据集特别适合用于探究影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并深入理解历史事件中的社会分层与个体命运。
