泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-jmariekag
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史事件, 数据集
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：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及出发地和目的地相关信息。
数据维度：数据集包括乘客的各项属性，如乘客ID（PassengerId）、船舱等级（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）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：提供CSV格式，包括traincsv和testcsv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竞赛，原始数据经过了整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集特别适合用于生存预测、数据分析和机器学习相关领域的研究。
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、生存预测、社会学研究等领域的学术研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，特别是在灾难事件风险分析方面。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，为未来类似事件的应急响应提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，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影响乘客生存的关键因素，例如性别、年龄、社会阶层等，帮助用户构建预测模型并进行深入的分析。
