泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-davidbardasz
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 风险评估, 数据挖掘
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，包括乘客的个人信息、船舱等级、票价、以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涉及泰坦尼克号乘客，涵盖不同国家和地区的乘客。
数据维度：包括乘客ID、是否幸存（Survived）、船舱等级（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）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，分别用于训练模型、测试模型和提交预测结果。数据已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于预测分析和生存概率建模。
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：适用于历史事件分析、社会学研究、以及生存概率预测等领域的学术研究。
行业应用：可以为保险行业、风险管理领域提供数据支持，用于评估特定人群在灾难事件中的生存风险。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如优化紧急救援方案，提高特定人群的生存几率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建与评估等流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对灾难事件中生存概率的预测精度。
