泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kaylayin
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, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的个人信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涉及泰坦尼克号乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交模板）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学竞赛数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习建模。
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、生物统计学等领域的学术研究，分析影响乘客生存的关键因素。
行业应用：可用于保险行业，进行风险评估和客户细分。
决策支持：支持灾难事件中的救援策略制定，以及相关政策的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并对不同乘客群体的生存概率进行评估，从而优化决策和提高预测精度。
