泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-yuecai1595
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，特征工程，预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于构建预测乘客生存的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集对应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信息。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包括test.csv、train.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是用于预测泰坦尼克号乘客生存的公开数据集。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，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。
行业应用：可以用于构建风险评估模型，例如在保险行业中评估风险。
决策支持：支持在灾难事件中识别关键影响因素，从而优化救援策略。
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乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户建立预测模型并进行结果分析。
