泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-denniseicker
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 生存分析, 灾难事件, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息以及在海难中的生存情况。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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等多个字段。
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（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和模型构建。数据来源于公开的泰坦尼克号乘客信息，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的构建与评估。
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、社会学研究和生存概率建模等学术研究，例如分析不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，例如预测特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持灾难应急预案的制定和风险管理策略的优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，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不同乘客特征与生存之间的关系，帮助用户建立预测模型，并深入理解影响生存的关键因素。
