泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-antonioferris
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 灾难事件, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 泰坦尼克号, 生物统计, 风险评估
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，以及他们的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的相关乘客数据。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要来自欧洲和北美。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存状态（Survived，0代表未生还，1代表生还）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，用于模型训练）、test.csv（测试集，用于模型预测）和gender_submission.csv（样本提交文件，用于提交预测结果）三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，数据已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存预测、数据分析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：适用于生物统计学、社会学、历史学等领域的研究，如分析不同人群的生存概率、探讨社会阶层与生存的关系等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估机构提供数据支持，用于分析灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如在紧急情况下优先疏散哪些人群。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建与评估。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，例如年龄、性别、社会地位等，并构建预测模型，帮助用户理解和预测不同乘客的生存概率。
