泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-jonathanwangpv
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 灾难事件, 数据挖掘, 机器学习, 乘客信息, 生存预测, 数据预处理, 类别预测
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的泰坦尼克号乘客相关数据，记录了乘客的个人信息以及最终的生存情况，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：数据记录时间为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信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：包括乘客ID, 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), 票价(Fare), 客舱号(Cabin), 登船港口(Embarked)以及是否幸存(Survived)等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）, test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘练习数据集，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、数据预处理、特征工程和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于社会学、历史学以及数据科学领域的学术研究，例如探索影响生存的因素、分析不同群体的生存差异等。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和客户细分；也可用于灾难应急响应领域，模拟和预测灾难中的人员生存概率。
决策支持：支持相关机构制定更有效的疏散策略，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员学习数据分析、特征工程和模型构建的全流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征对生存概率的影响，帮助用户实现预测乘客生存、优化决策等目标。
