泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-robinreni
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, 分类任务, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，记录了乘客的个人特征以及最终的生存情况，用于预测乘客在海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件中的乘客信息。
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地区。
数据维度：数据集包含以下关键字段：PassengerId（乘客ID），Pclass（乘客等级），Name（姓名），Sex（性别），Age（年龄），SibSp（堂兄弟/妹个数），Parch（父母与小孩个数），Ticket（船票号码），Fare（船票价格），Cabin（客舱号码），Embarked（登船港口）以及Survived（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender submission.csv（提交示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了整理和清洗，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于生存预测、数据探索和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：适用于历史事件分析、社会学研究和灾难事件中的生存因素分析等学术研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估机构提供数据支持，用于预测风险和优化决策。
决策支持：支持针对灾难事件的应急管理和救援策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，帮助用户实现对灾难事件的深入理解和预测。
