泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-voanhminh
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, 生物统计, 灾难事件, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征以及是否生还的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的社会经济地位（客舱等级pclass）、姓名、性别、年龄、家庭成员数量（兄弟姐妹/配偶sibsp、父母/子女parch）、船票信息（票号ticket、票价fare）、客舱号cabin、登船港口embarked、救生艇boat、尸体编号body、以及家乡home.dest等多个维度，其中train.csv包含survived字段，代表乘客是否生还。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，方便进行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名单，并经过整理和清洗，用于预测分析。
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：适用于社会学、生物统计学、历史学等领域的学术研究，如探讨社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难应急管理等领域提供数据支持，例如风险评估、灾难生存预测等。
决策支持：支持对灾难事件中人群生存概率的预测和分析，为相关决策提供参考。
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和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存结果之间的关系，并构建预测模型，帮助用户实现对生存概率的预测和分析。
