泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-mhouellemont
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客相关数据，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：数据记录的时间范围为1912年4月泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识符（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）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）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平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，原始数据经过了整理和预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型的构建和评估。
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：适用于生存预测、社会学、历史学等领域的研究，如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、灾难应急管理等领域提供数据支持，用于风险评估和预测。
决策支持：支持在类似灾难发生时，基于乘客特征进行生存概率评估，辅助决策制定。
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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高预测准确性，并深入理解灾难事件中的生存规律。
