泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-yasmen991
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, 数据挖掘, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况，用于预测乘客在海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
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。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv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等公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和机器学习模型的构建。
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、社会学研究和灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于构建生存预测模型。
决策支持：支持在紧急情况下的人员疏散策略制定和资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
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、分析影响生存的关键因素。
