泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mocojr5252
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, 灾难事件, 历史数据, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle网站的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自英国及其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客编号）、“Pclass”（乘客等级）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与小孩个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等属性。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘入门数据集，常用于教学和实践。
该数据集适合用于探索性数据分析、生存预测建模以及数据预处理实践。
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，如灾难事件中的生存因素分析、社会阶层对生存率的影响研究等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于分析不同人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和优化，帮助提升紧急救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，从而构建预测模型，提升预测的准确性。
