泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-christopherchaves
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, 灾难事件, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征以及在海难中的生存情况，主要用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及其他欧洲国家。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（客舱等级）、“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）和“Embarked”（登船港口）。其中，train.csv文件还包含“Survived”（是否生存）字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行预处理，适用于机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及开发和评估生存预测模型。
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：适用于社会学、历史学与数据科学交叉领域的研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，尤其适用于风险评估、应急预案制定等。
决策支持：支持保险公司、海事部门等机构进行风险管理和资源分配决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，并通过建立预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，并提升预测精度。
