泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-mohabdullah
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况，主要用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存），“Pclass”（乘客等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量），“Parch”（父母/子女数量），“Ticket”（船票号码），“Fare”（票价），“Cabin”（客舱号），“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，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平台，是数据科学竞赛的经典数据集之一，经过了预处理和整理。
该数据集适合用于探索生存预测、特征工程和数据可视化等领域。
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、历史学与数据科学交叉领域的学术研究，如探究不同乘客群体在灾难中的生存差异，分析影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，特别是在风险评估、应急预案制定等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如改进船只安全措施、优化乘客疏散流程等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据集，帮助学生掌握数据预处理、特征选择、模型构建和评估的技能。
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，提升预测精度，深入理解影响生存的关键因素。
