泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-zpj666
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 灾难事件, 数据集, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征以及是否幸存。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，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客ID (PassengerId)、乘客等级 (Pclass)、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)、客舱号 (Cabin) 和登船港口 (Embarked) 等字段。
数据格式：主要以CSV格式提供，包括训练集 (train.csv)、测试集 (test.csv) 和提交文件 (gender_submission.csv)，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，缺失值以NaN表示。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学平台，通常用于机器学习模型的训练和评估。该数据集已进行基本的数据清洗和整理。
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：适用于历史事件分析、社会学研究等领域，探究不同乘客特征对生存的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，例如在保险行业中进行风险评估，或者在灾难应对中进行人员疏散策略的制定。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，为制定更有效的救援和安全措施提供参考。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建等流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索不同因素对生存概率的影响，并评估模型的性能。
