泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-sherylee
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, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 数据分析, 灾难分析
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，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。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前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为来自不同国家的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如“PassengerId”（乘客编号）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“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”（船票编号）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号）、“Embarked”（登船港口）以及“Survived”（是否幸存）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。其中，train.csv包含已知的生存信息，test.csv用于预测乘客的生存情况。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的机器学习入门数据集，已进行数据整理和初步清洗。
该数据集适合用于探索影响生存的关键因素，进行生存预测模型的构建和评估。
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、社会学研究和数据挖掘领域，如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估等提供数据支持，可用于构建风险预测模型。
决策支持：支持在灾难应对和风险管理方面的决策制定，帮助理解影响生存的关键因素。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客属性与生存概率之间的关系，构建预测模型，并评估不同模型的性能，从而帮助用户理解影响生存的关键因素。
