泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-zhangxinyue626
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 乘客特征, 历史数据
数据概述：
该数据集包含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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和地区的个体。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、社会等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、家庭成员数量（SibSp, Parch）、船票信息（Ticket, Fare）、舱位信息（Cabin）以及登船港口（Embarked）等多个维度的数据。
数据格式：提供CSV格式文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等平台，通常经过清洗和预处理，用于教学和研究目的。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及建立预测模型。
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，以及探索影响人类生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业、灾难应对等领域提供数据参考，用于风险评估和决策支持。
决策支持：支持在灾难应对和救援行动中，基于乘客特征进行风险评估，优化资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，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乘客的个人特征与其生存概率之间的关系，例如年龄、性别、社会等级等因素的影响，从而帮助用户构建预测模型，提升预测准确性。
