泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nmanne31
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 历史数据, 生存预测
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件的相关信息。
地理范围：数据主要集中在泰坦尼克号上的乘客，涉及大西洋海域。
数据维度：包括乘客的身份ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、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）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的公开数据集，经过了预处理和清洗。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及构建预测模型。
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、统计学以及数据科学领域的学术研究，例如分析不同乘客群体在灾难中的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据参考，用于评估特定人群在灾难中的风险。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化紧急救援资源分配。
教育和培训：作为机器学习入门课程的经典案例，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，例如性别、年龄、社会地位等，并构建预测模型，帮助用户预测乘客的生存概率，优化资源分配策略。
