泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-carolinenejedlo
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 灾难事件, 历史数据, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征和生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为英国至美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、生存状态（Survived，仅在训练集中）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：提供两种CSV格式的数据文件，分别为train.csv（训练集，包含生存信息）和test.csv（测试集，不包含生存信息），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来源于泰坦尼克号乘客名单和相关历史资料，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据探索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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如灾难事件中的生存因素分析、社会阶层对生存的影响研究等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如评估特定人群在灾难中的风险。
决策支持：支持在紧急情况下的资源分配和人员疏散策略制定，例如基于乘客特征的生存概率预估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对生存情况的预估和分析。
