泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-zfrye151
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 预测模型, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。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的乘客信息。
地理范围：数据主要涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国家和地区。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，如乘客ID (PassengerId)、乘客等级 (Pclass)、性别 (Sex)、年龄 (Age)、同行兄弟姐妹/配偶数量 (SibSp)、同行父母/子女数量 (Parch)、船票号码 (Ticket)、船票价格 (Fare)、客舱号 (Cabin) 和登船港口 (Embarked)。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件样例）。
来源信息：数据通常来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，基于公开的泰坦尼克号乘客名单和相关资料整理而成。
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：适用于灾难事件分析、社会学研究以及生存概率预测等学术研究。
行业应用：为保险行业提供风险评估数据支持，也可用于历史事件分析与预测。
决策支持：支持在类似灾难情况下的人员疏散策略制定和资源分配优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据挖掘课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响。
