泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-gavinse1
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 乘客数据, 灾难事件, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 人口统计, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，记录了乘客的个人特征及其生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及欧洲其他国家。
数据维度：包括乘客的乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）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：数据集来源于Kaggle平台，原始数据经过整理，已进行缺失值处理等预处理。
该数据集适合用于生存分析、分类预测和特征工程等。
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：适用于探讨影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，并进行生存概率分析。
行业应用：可以用于构建预测模型，模拟不同乘客群体的生存概率，为灾难事件中的风险评估提供参考。
决策支持：支持在紧急情况下制定疏散策略和资源分配方案，提高乘客的生存机会。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征选择、模型构建和评估的全过程。
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，并进行生存概率分析，帮助用户实现预测乘客生存情况的目标。
