泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-pirjan
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生存分析, 数据集
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，并提供了乘客是否在海难中幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间点为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国和北大西洋地区。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、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）、船票价格（Fare）、舱位（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（提交文件样本）三个文件。数据已进行基本的清洗和整理，便于直接用于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是参与泰坦尼克号灾难预测竞赛的公开数据集，通常用于机器学习模型的训练和测试。
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、生存分析、社会学研究等领域，例如研究不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以应用于保险行业、风险评估等领域，辅助评估在类似灾难事件中的风险。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定等方面提供数据支持，帮助优化决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，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不同乘客特征与生存概率的关系，以及构建预测模型，最终实现对泰坦尼克号乘客生存情况的预测，提升对历史事件的理解和分析能力。
