泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-qiqiqi7
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客数据。
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：数据集包含乘客的多种属性，如乘客ID(PassengerId)、舱位等级(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)。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单，经过整理和结构化处理，方便用于建模和分析。
该数据集适用于生存预测、数据分析和机器学习等领域。
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：适用于探讨影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、舱位等级等，进行社会学和历史学研究。
行业应用：为灾难事件的风险评估和应急响应提供数据支持，帮助改进乘客安全措施。
决策支持：支持对乘客生存概率进行预测，为未来的灾难应对提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程和建模技术。
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，并评估不同因素对生存概率的影响。
