泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yuliantow
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 历史事件, 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，记录了乘客的个人特征与最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、生存状态（Survived）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、年龄分组（AgeGroup）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（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train和test两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，常用于机器学习和数据分析的入门练习。
该数据集适合用于生存预测、特征分析和探索性数据分析等领域。
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、生存概率预测、社会学研究等领域。
行业应用：可用于构建乘客生存预测模型，为灾难应对和风险评估提供参考。
决策支持：支持在特定条件下（如灾难救援）的资源分配和人员疏散策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、船票等级等，从而构建预测模型并深入理解历史事件。
