泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lucasreism
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, 灾难事件, 历史数据, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的个人信息，用于分析和预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
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：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、乘客等级（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，分别对应训练集和测试集，便于模型训练和评估。
来源信息：数据集来源于公开的泰坦尼克号乘客名单和其他相关资料，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、社会学研究和数据挖掘等领域的学术研究，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可用于构建乘客生存预测模型，为保险行业、灾难应对等领域提供参考。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存概率的评估，辅助制定应急预案和救援策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训案例，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乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
