泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yawencheung
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 乘客特征, 灾难事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征与最终的生存情况，是进行生存预测分析的常用数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息。
地理范围：数据涉及的是泰坦尼克号上的乘客，主要为跨大西洋旅行的乘客。
数据维度：包括乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和机器学习建模。数据已进行初步的清洗和整理，缺失值已进行处理。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，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、社会学研究，以及在灾难事件中生存因素分析等领域。
行业应用：为保险行业、旅游行业等提供数据参考，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持灾难救援策略的制定，例如，通过分析乘客特征来优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素。
