泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-allancartum
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, 生物特征, 历史事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年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，主要为来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和标注，可用于预测乘客的生存情况。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种特征之间的关系，以及进行生存预测模型的构建。
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、社会学、数据科学等领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同社会阶层的生存差异等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，帮助理解影响生存的因素，进行风险预测。
决策支持：支持改进灾难应对策略、优化救援资源分配等方面的决策。
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不同乘客特征与生存概率之间的关系，并构建预测模型，以实现对生存情况的精准预测。
