泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-brunotozidamiao
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, 机器学习, 数据分析, 历史事件, 数据预处理, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含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年泰坦尼克号沉没事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自欧洲和北美。
数据维度：数据集包含多个字段，如乘客编号（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）、船票编号（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集，包含乘客的生存情况）、test.csv（测试集，用于预测乘客生存情况）和gender_submission.csv（提交格式文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集平台，是经典的数据分析和机器学习入门案例。
该数据集适合用于生存预测模型的构建、数据探索性分析和特征工程等。
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：适用于历史事件、社会学、流行病学等领域的学术研究，例如探讨乘客生存与各种因素之间的关系。
行业应用：可以为保险行业提供数据参考，用于风险评估和预测。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如分析不同人群的生存概率，优化救援方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程，掌握预测模型构建方法。
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，帮助用户构建预测模型，提升预测准确性，并深入理解影响生存的关键因素。
