泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-skulka86
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, 数据预处理, 历史事件
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其最终的生存情况。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乘客，主要涉及英国至美国的航线。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID (PassengerId)、生存状况 (Survived，仅在train.csv和gender_submission.csv中)、乘客等级 (Pclass)、姓名 (Name)、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。
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（提交样本），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理，可直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于研究泰坦尼克号乘客的生存影响因素，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、生存概率预测、以及社会学研究，如探讨不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供案例，特别是在生存预测、风险评估等方向。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的理解，为未来类似事件的应急响应提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户实现对生存情况的预测和对历史事件的深入理解。
