泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-genopenaflor
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 分类, 乘客信息, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段，以及train.csv中的“Survived”（是否生存）字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv (训练集) 和 test.csv (测试集) 两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是泰坦尼克号乘客信息的公开数据集。该数据集已进行基本的数据整理，适用于数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模。
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、以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：可用于构建预测模型，例如在保险行业中评估风险，或在灾难管理领域中进行人员疏散策略分析。
决策支持：支持基于乘客特征的生存概率评估，辅助决策制定和风险管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，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。
