泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-nathanberhe
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 数据挖掘, 乘客信息, 生存预测, 机器学习, 数据预处理, 灾难事件
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详细信息，包括乘客的个人信息、客舱等级、船票价格等，以及乘客的生存状态。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乘客信息。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（客舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同船数）、“Parch”（父母/子女同船数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交模板）三个文件，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建生存预测模型。
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、社会学、统计学等领域的研究，如探究不同因素对生存概率的影响，分析社会阶层与生存率的关系等。
行业应用：可以应用于保险行业，用于风险评估和预测，以及灾难应急管理领域的决策支持。
决策支持：支持在灾难应对和风险管理方面的决策制定，如优化疏散策略、提高救援效率等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，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影响乘客生存的因素，建立预测模型，并理解灾难事件中的社会和经济影响，帮助用户实现预测生存率、优化风险管理等目标。
