泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-wang9030
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及最终的生存情况，用于预测乘客在海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号海难事件中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为当时的欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同行人数（SibSp）、父母/子女同行人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的机器学习入门数据集。已进行基本的缺失值处理和数据清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型构建和评估。
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、生存分析等研究，例如研究不同乘客特征对生存概率的影响。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型的数据基础，帮助预测不同人群的生存率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化疏散方案，优先救援特定人群。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建流程。
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，提升对历史事件的理解和分析能力。
