泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-richardkim
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, 灾难事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性、船票信息以及是否幸存等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据源于泰坦尼克号事件，涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含乘客的身份标识（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，已进行基本的数据整理和预处理。
该数据集适合用于研究乘客生存概率的影响因素，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、社会学研究和灾难事件研究，如分析不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估不同人群的风险等级。
决策支持：支持灾难应急管理和救援策略的制定，帮助优化疏散和救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和预测模型的构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，并构建预测模型，从而提高对灾难事件的理解和应对能力。
