泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-chitranshgeu
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, 灾难事件, 生物统计, 数据预处理
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，用于预测乘客的生存情况。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：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否生还，0代表未生还，1代表生还），“Pclass”（船票等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（堂兄弟/妹个数），“Parch”（父母与子女个数），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）等信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集），test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据已进行基本整理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习建模等任务。
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：适用于灾难事件中的生存分析、社会学研究、以及人口统计学研究，如分析不同群体的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于构建生存预测模型。
决策支持：支持在灾难应对、救援策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，例如年龄、性别、社会阶级等，并构建预测模型，以提高预测准确性。
