泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-lworthington
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, 数据挖掘, 生存分析, 数据集, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为英国出发，目的地为美国的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）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，原始数据经过了适当的预处理，以适应机器学习任务的需求。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种因素之间的关系，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、社会学、人口统计学和数据科学等领域的学术研究，如分析不同乘客特征对生存率的影响、探索影响生存的关键因素等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据支持，例如评估不同客户群体的风险，优化旅游产品的定价策略等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在灾难应对中，基于历史数据分析，优化救援策略，提高生存几率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性。
