泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-itspsr
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难, 生存分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开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，主要用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据主要反映了1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的情况。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为来自不同国家的乘客。
数据维度：数据集包含多个维度，包括乘客ID（PassengerId）、生存情况（Survived，0代表未生还，1代表生还）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train11.csv（训练集）和test11.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，是对泰坦尼克号乘客数据的整理和公开。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于探讨社会经济地位、性别、年龄等因素对生存概率的影响，以及在灾难情境下的生存模式研究。
行业应用：可以用于构建预测模型，模拟不同乘客群体的生存概率，为灾难应急管理提供参考。
决策支持：支持对灾难事件中关键影响因素的分析，从而优化风险评估和资源分配策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件的理解和应对能力。
