泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-junichifujimoto
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, 生存分析, 分类模型, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间，但数据反映了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，主要涉及出发港口、船上人员构成等信息。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集，用于构建模型）、test.csv（测试集，用于模型评估）和gender_submission.csv（提交格式示例）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，是经典的数据科学入门案例。已进行初步的数据整理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于探索乘客生存的因素分析以及构建预测模型。
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：适用于社会学、历史学与数据科学交叉领域的研究，如探索不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，用于风险评估、生存预测等。
决策支持：支持相关机构对灾难应对策略、资源分配等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程，掌握分类模型的构建与评估。
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，帮助用户理解数据分析的实际应用。
