泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-luisaapf
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, 灾难事件, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，反映了当时的社会阶层构成。
数据维度：包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，分别包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。数据经过预处理，适合直接用于机器学习任务。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和特征工程等任务。
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：适用于社会学、历史学与数据科学交叉领域的学术研究，例如探索不同因素对生存率的影响、分析社会阶层与生存的关系等。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，可以用于构建生存预测模型，辅助风险评估和决策。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如在灾难应对、应急管理等领域，用于预测和优化资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、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预测能力。
