泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-gtysssp
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, 历史事件, 数据预处理, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习等任务。
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、社会学研究和生存预测模型构建。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，有助于理解灾难事件中的生存因素。
决策支持：支持在灾难应对、人员疏散等方面进行决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据处理和模型构建过程。
此数据集特别适合用于探索不同乘客属性与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型、分析影响生存的关键因素。
