泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-tiagovmelo
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据预测, 生存预测, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID (PassengerId)、乘客等级 (Pclass)、姓名 (Name)、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)、船票价格 (Fare)、客舱号 (Cabin) 以及登船港口 (Embarked)。训练集（train.csv）还包含一个“Survived”字段，指示乘客是否幸存。
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平台，是数据科学竞赛的公开数据集，经过了预处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于生存分析、数据预测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：适用于历史事件分析、生存率研究、社会学研究等领域。
行业应用：可以用于开发预测模型，例如预测乘客在灾难中的生存概率，为风险评估提供数据支持。
决策支持：可以用于分析不同因素对生存概率的影响，为灾难应对和救援策略提供参考。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，并理解影响生存的关键因素。
