泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ambrishanandaranis
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, 乘客特征, 数据集, 生存分析
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，用于分析和预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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：数据集包括乘客的个人信息和生存状态，字段包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船票等级）、“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）、“Embarked”（登船港口）。
数据格式：数据集提供CSV格式的train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行数据整理和结构化。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及构建预测模型。
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、社会学研究和人口统计学分析，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存概率预测。
决策支持：支持灾难应急管理和救援策略的制定，例如评估不同人群的疏散优先级。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征的重要性，从而帮助用户理解历史事件，优化决策。
