泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-phindilematheteds
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, 历史事件, 灾难, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人资料和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生的时间，即1912年。
地理范围：数据覆盖了泰坦尼克号上的所有乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、乘客等级（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）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于泰坦尼克号乘客生存预测挑战赛的数据集。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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、社会学研究以及数据科学领域的学术研究，如探究不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、航运业等提供数据参考，用于风险评估和乘客管理。
决策支持：支持灾难应急管理和救援策略的制定，帮助改进乘客安全措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据处理和建模技能。
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，以及建立预测模型，以提升预测准确性。
