泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-matteod83
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, 分类模型, 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，用于构建预测乘客生存的模型。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息和生存状态，主要字段包括：PassengerId（乘客ID），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（票价），Cabin（客舱号码），Embarked（登船港口），以及train.csv中的Survived（是否生存，0代表未生存，1代表生存）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集），方便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、经过整理和清洗的数据集，用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及建立预测模型。
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，以及探索影响生存的关键因素的学术研究。
行业应用：可用于构建灾难事件中的生存预测模型，为救援策略提供数据支持。
决策支持：支持风险评估和应急预案的制定，帮助提升灾难应对能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的因素，例如性别、年龄、舱位等级和票价等，帮助用户建立预测模型，提升预测准确性。
