泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yaoh44
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 灾难, 二分类
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年泰坦尼克号海难事件中乘客的信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息、船舱等级、票价、登船港口等多个维度。具体字段包括：PassengerId（乘客ID）、Pclass（船舱等级）、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）。train.csv文件中还包含Survived（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。数据已进行基本预处理，缺失值可能需要进一步处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集。
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分析等学术研究。
行业应用：可以用于构建乘客生存预测模型，为保险行业、旅游行业提供数据支持。
决策支持：支持风险评估和应急响应策略的制定，帮助理解灾难事件中的关键影响因素。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、数据科学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解数据处理流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，构建预测模型，并分析不同因素对生存概率的影响，从而提升对历史事件的理解和数据分析能力。
