泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-albertogonzalez
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 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和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的身份ID、船舱等级（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）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，并经过了整理和清洗，可直接用于分析和建模。
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、社会学研究以及灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据参考，辅助风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在紧急情况下的人员疏散策略制定，以及灾难应对措施的优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于研究乘客的社会地位、年龄、性别等因素与生存概率之间的关系，并构建预测模型，以预测乘客的生存情况。
