泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mogi240
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, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 生物统计, 灾难
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，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据主要涉及1912年泰坦尼克号的乘客，涵盖了不同国籍和地区的乘客。
数据维度：包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表已生存）、“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）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，但可能包含缺失值，需要进一步处理。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于社会学、统计学、历史学等领域的学术研究，如探索不同因素对生存率的影响、分析乘客的社会经济地位与生存的关系等。
行业应用：可用于保险业的风险评估、旅游业的乘客安全管理、以及历史事件的数据可视化分析等。
决策支持：支持相关领域的数据分析和预测模型的构建，例如辅助制定灾难应对策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，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影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，并通过构建预测模型来评估不同特征的重要性，最终实现对乘客生存情况的预测。
