泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-waterchenyuan
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 人口统计, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，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，主要来自欧洲和北美。
数据维度：数据集包含两份文件。
Standard_answer.csv：包含PassengerId和Survived两个字段，用于提供预测结果的参考。
train.csv：包含乘客的详细信息，字段包括：PassengerId（乘客ID）、Survived（是否幸存）、Pclass（乘客等级）、Name（乘客姓名）、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（船票价格）、Cabin（客舱号码）、Embarked（登船港口）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客名单和相关研究，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测模型构建、数据分析和机器学习实践。
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：适用于灾难事件、社会学、人口统计学等领域的研究，分析影响乘客生存的因素。
行业应用：为保险行业、历史研究等提供数据支持，用于风险评估和历史事件分析。
决策支持：支持在紧急情况下的生存预测模型构建，为救援策略提供参考。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，如年龄、性别、社会等级等，并构建预测模型，帮助用户了解数据分析在实际问题中的应用。
