泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-soniavega
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息及生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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上的乘客，主要为英国及欧洲其他国家的人员。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表已生存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“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，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，由公开的泰坦尼克号乘客信息整理而成。数据已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据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、数据科学等领域的学术研究，例如探讨乘客生存与各种因素的关系，分析不同社会阶层在灾难中的生存差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建灾难事件的生存预测模型。
决策支持：支持在灾难救援、人员疏散等方面的决策制定，帮助提升应对突发事件的能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并通过建立预测模型来提高预测准确性，从而更好地理解灾难事件中的生存模式。
