泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-abusayeidsawon
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物特征, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客编号）、“Pclass”（乘客等级）、“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）、“Embarked”（登船港口）等字段，其中train.csv文件还包含“Survived”（是否幸存）字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，前者包含训练数据和生存情况标签，后者包含测试数据，用于预测。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由参与者分享和整理，反映了泰坦尼克号乘客的详细信息。该数据集已进行基本的数据整理，方便用于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型构建等任务。
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、生存预测、社会学研究等领域的学术研究，如探索不同因素对生存概率的影响，分析社会阶层与生存率的关系。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，可用于构建生存预测模型，辅助风险评估和决策。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如灾难应急响应策略制定，风险管理等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，建立预测模型，从而深入理解灾难事件中的人类行为与生存规律。
