泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-onuraydinnn
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 数据集, 灾难事件, 生存分析
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在海难中的生存情况。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的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、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）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle公开数据集，用于机器学习和数据分析实践。
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：适用于社会学、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如分析不同社会阶层、性别和年龄段的生存率差异。
行业应用：为保险公司、旅游行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，以及改进救援措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析流程。
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，构建预测模型，以及分析灾难事件中的生存规律。
