泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-belvidero
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, 乘客信息, 生还概率, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在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，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生还，0代表未生还，1代表生还）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步整理，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习模型的构建。
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、以及生存概率预测等方面的学术研究。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析不同人群的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，以及乘客安全措施的优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建的全过程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升预测精度。
