泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-dostonur
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, 历史数据, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存状态。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为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，主要涉及大西洋航线。
数据维度： 数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等信息。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于kaggle等平台，常用于机器学习入门和数据分析实践。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究以及生存概率影响因素的探索。
行业应用： 可以为灾难事件应急管理、保险行业风险评估等提供数据支持。
决策支持： 支持在风险评估和安全策略制定方面的决策。
教育和培训： 作为数据分析、机器学习等课程的实训案例，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预测乘客的生存概率，分析不同因素对生存的影响，以及评估不同模型的预测性能。
