泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-soumyajitdatta
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, 乘客信息, 机器学习, 生物统计, 灾难事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并提供了乘客是否幸存的标签。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上的乘客，主要为欧洲及北美乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、船舱等级、票价、登船港口等多个维度的数据，以及乘客的生存状态（0代表未幸存，1代表幸存）。具体字段包括：PassengerId（乘客ID），Survived（是否幸存），Pclass（船舱等级），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（船票号码），Fare（票价），Cabin（船舱号），Embarked（登船港口）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为参与泰坦尼克号生存预测竞赛所提供。
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、生物统计学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别的乘客的生存概率，以及评估灾难事件中的生存影响因素。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建风险预测模型。
决策支持：支持灾难应急管理和救援策略的制定，以及改进未来灾难事件中的乘客安全措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户了解和预测在类似灾难事件中不同乘客群体的生存概率，从而优化决策和提升预测精度。
