泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chulkim27
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据来源于泰坦尼克号，涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、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）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：提供CSV格式数据，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习任务。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、生存分析、社会学研究等领域，如探究不同社会阶层乘客的生存概率差异。
行业应用：为保险行业、灾难救援和风险评估提供数据支持，例如评估不同人群在灾难中的生存风险。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和救援策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的案例，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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性。
