泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-brookel
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, 生物统计, 灾难事件, 数据预处理
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，包括乘客的个人属性、船舱等级、票价等，并提供了乘客是否幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据记录了泰坦尼克号上的乘客信息，事件发生于北大西洋。
数据维度：数据集包含“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号）、“Embarked”（登船港口）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过了基本的整理和清洗，但可能存在缺失值，需要进一步的数据预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建与评估。
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、历史学和生物统计学的研究，例如分析不同乘客属性与生存率之间的关系，探索影响生存的关键因素。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和定价模型，以及灾难应对和救援策略的制定。
决策支持：支持决策者在灾难应对和资源分配方面的决策，例如优化救援方案，提高生存几率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程，训练模型，并进行结果评估。
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，并理解影响生存的关键因素，例如年龄、性别、社会地位等。
