泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-dariomaxaieie
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, 统计分析, 生物特征
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，记录了乘客的个人属性以及是否在海难中幸存的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）、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）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的数据整理和标注，可直接用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程以及机器学习模型的构建和评估。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究、人口统计学研究等。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于评估不同人群的生存概率。
决策支持：支持在紧急情况下的决策制定，例如灾难救援中的资源分配。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，帮助用户建立预测模型，提升在灾难事件中的生存预测能力。
