泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sagarbiradar1621
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, 机器学习, 数据分析, 乘客特征, 历史事件, 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和生存状况，用于预测乘客在海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据集中乘客来自不同国家和地区，但主要涉及从英国南安普顿出发的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（乘客姓名）、“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”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型。
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，以及探讨影响生存的关键因素。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，例如灾难风险评估、人员疏散策略优化等。
决策支持：支持在紧急情况下进行人员疏散策略的制定，帮助提升生存概率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生理解和应用数据科学方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对历史事件的理解和分析能力。
