泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rodneyruan
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 生物统计, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征和生存情况，主要用于预测乘客在沉船事件中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据对应于1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自英国及欧洲其他国家。
数据维度：数据集包含乘客的“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表已生存）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同船数量）、“Parch”（父母/子女同船数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式文件），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle，由公开的泰坦尼克号乘客信息整理而来，数据已进行基本的清洗和预处理。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习等领域的研究。
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：适用于探索影响乘客生存的关键因素的学术研究，如性别、年龄、社会阶层等因素对生存率的影响分析。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，用于风险评估和救援策略制定。
决策支持：支持基于数据驱动的决策，例如在灾难应对中优先救援特定人群，或用于优化船只设计。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和预测模型构建。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乘客在特定环境下的生存概率，并探索影响生存的关键因素，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
