泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-bilal1234566
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 二元分类, 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，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中生还的信息，主要用于预测乘客的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客ID）、“Pclass”（客舱等级）、“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）、“Embarked”（登船港口）以及“Survived”（是否生还，0代表未生还，1代表生还）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是公开的、经过整理的泰坦尼克号乘客数据，适合进行机器学习模型训练和评估。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，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：适用于灾难事件生存分析、社会学研究等领域的学术研究，例如分析不同乘客群体在灾难中的生存差异。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估灾难风险或预测生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化紧急救援措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，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影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同模型的性能，最终实现对乘客生存情况的预测。
