泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-san0160
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, 灾难分析, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号的乘客信息，乘客来自不同国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（用于训练）和test.csv（用于测试）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，适合用于预测建模和分析。
该数据集适合用于生存预测、特征工程、数据可视化和模型评估。
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、社会学、人口学等领域的研究，以及灾难事件中的生存分析。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据参考，用于风险评估和客户分析。
决策支持：支持灾难救援、安全管理等领域的决策制定，帮助优化应急响应策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生理解数据处理流程和模型构建。
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，提高预测准确性。
