泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ngmpala
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据集, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 历史数据
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：数据集基于1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息，无明确的时间范围。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国出发，最终在北大西洋沉没的航线。
数据维度：数据集包括PassengerId（乘客ID），Pclass（乘客等级），Name（姓名），Sex（性别），Age（年龄），SibSp（兄弟姐妹/配偶的数量），Parch（父母/子女的数量），Ticket（船票号码），Fare（船票价格），Cabin（客舱号码），Embarked（登船港口）以及train.csv中的Survived（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和建模。数据经过清洗和整理，适合直接进行分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，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、社会学研究和数据科学领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同社会阶层乘客的生存概率等。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估、客户画像分析等。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助提升救援效率和生存概率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于预测乘客的生存概率，探索不同因素对生存的影响，以及构建和评估生存预测模型。
