泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-muzafferhasimgezgin
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 生存分析, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的详细信息，主要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年泰坦尼克号沉船事件中乘客的相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，事件发生于北大西洋。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息和生存状态，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/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱）、“Embarked”（登船港口）以及“Survived”（是否生存，仅在训练集中）。
数据格式：CSV格式，提供了titanic_train.csv（训练集）和titanic_test.csv（测试集）两个文件，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，经过整理和清洗。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测模型的构建和评估。
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、生存分析、社会学研究等领域，研究不同特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可用于构建预测模型，例如在保险行业中评估风险，或在灾难管理中进行人员疏散策略的模拟。
决策支持：支持对灾难发生时的人员安全保障措施进行评估和优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的复杂关系，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而实现对历史事件的深入理解和对未来风险的预测。
