泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jaysreeborgohain
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, 数据分析, 机器学习, 生物统计, 历史事件, 数据集
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：数据记录的时间范围为1912年4月，即泰坦尼克号沉没事件发生的时间。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为英国及其他欧洲国家，以及部分来自北美的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息和生存结果，主要字段包括：PassengerId（乘客ID），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），以及train.csv文件中的Survived（是否生存）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，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于泰坦尼克号生存预测竞赛的标准数据集，数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于数据分析、统计建模、机器学习算法训练和测试，特别适用于二分类预测任务。
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、生物统计学等领域的研究，分析影响乘客生存的关键因素，如社会阶层、年龄、性别等。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于预测潜在风险和评估生存概率。
决策支持：支持灾难应急管理部门的决策，分析灾难中不同人群的生存状况，优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存与各种因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，例如预测乘客的生存概率。
