泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-martinc999
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 生存分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征、船舱等级、票价等信息，并标注了乘客的生存情况。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中的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例）。数据已进行基本清洗，缺失值以空值表示。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模，特别适用于探索影响乘客生存的关键因素。
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、历史学等领域的研究，探究泰坦尼克号事件中乘客的生存概率与社会经济地位、性别、年龄等因素之间的关系。
行业应用：为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存分析，或为灾难事件应急管理提供参考。
决策支持：支持在灾难事件中对人员疏散、救援策略的制定提供数据支撑。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乘客的生存概率，并探索影响生存的关键因素，例如船舱等级、性别和年龄等。
