泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mohdanasjdjdndr
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, 数据清洗, 灾难事件, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存状况，主要用于预测乘客在海难中的生存概率。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：数据主要涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，涉及不同国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、船舱等级（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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
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，用于机器学习和数据分析任务。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建生存预测模型。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和生存概率预测等领域的研究。
行业应用：为保险行业、旅游行业和灾难救援等领域提供数据支持，可用于风险评估和应急预案制定。
决策支持：支持在灾难预警和救援行动中，根据乘客特征预测生存概率，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探究乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，以及评估不同因素对生存概率的影响。
