泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-abhrajyotipal
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据, 二分类
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为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上的乘客信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括PassengerId（乘客ID）、Pclass（乘客等级）、Name（姓名）、Sex（性别）、Age（年龄）、SibSp（兄弟姐妹/配偶人数）、Parch（父母/子女人数）、Ticket（船票号码）、Fare（票价）、Cabin（客舱号码）、Embarked（登船港口）以及train.csv中的Survived（是否幸存）等字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型构建。
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、社会学、以及数据科学领域的学术研究，例如探究影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估和客户行为分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定、乘客安全措施的改进。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，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生存的因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而帮助用户理解历史事件，优化决策。
