泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-onlyl4u
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, 生存分析, 灾难事件, 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，并标注了他们的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件还包括“Survived”（是否幸存）字段，作为目标变量。
数据格式：数据以CSV格式提供，分为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，已进行一定程度的预处理和整理。
该数据集适合用于探索生存预测、数据分析和机器学习建模等领域。
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、统计学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存概率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供实训数据，特别是在构建生存预测模型、风险评估等方面。
决策支持：支持灾难事件中的风险评估和应急响应策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型评估技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，并通过构建预测模型来提高预测精度，为决策提供数据支持。
