泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-asardellitti
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv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，原始数据经过整理和清洗，适用于预测模型训练。
该数据集特别适用于生存预测、数据可视化和特征工程。
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，以及探索乘客特征与生存之间的关系。
行业应用：可用于保险行业的风险评估、灾难事件的应急响应分析。
决策支持：支持改进乘客安全措施、优化救援策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，例如预测乘客在沉船事件中的生存概率，并分析影响生存的关键因素。
