泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-enginkapti
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 数据挖掘, 机器学习, 生存预测, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于分析和预测乘客在海难中的生存情况。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中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括不同国籍和背景的人员。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识(PassengerId)、船舱等级(Pclass)、性别(Sex)、年龄(Age)、兄弟姐妹/配偶同船人数(SibSp)、父母/子女同船人数(Parch)、船票号码(Ticket)、票价(Fare)、船舱号(Cabin)和登船港口(Embarked)等多个维度的数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的历史资料，经过整理和标准化处理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究和生存分析等领域，例如探究不同社会阶层、年龄段乘客的生存概率。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难事件应急管理等，帮助预测和评估灾难中的人员伤亡情况。
决策支持：支持在灾难应对和资源分配方面的决策，例如优化救援策略，针对不同人群采取差异化的保护措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实践案例，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乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶层等，并构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
