泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-adamtadele
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, 灾难事件, 历史数据, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为当时的英国及欧洲乘客。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv (训练集), test.csv (测试集), 和submission.csv (提交文件)，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过了整理和匿名化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、数据可视化和机器学习模型训练。
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，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据参考，帮助理解灾难事件中的生存概率。
决策支持：支持生存预测模型的构建，帮助理解不同乘客群体的生存概率差异，为灾难应对提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估的技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、舱位等级等，帮助用户构建预测模型，提升预测准确度。
