泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-blndlyblv
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, 生物统计, 灾难事件, 数据集
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，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的是1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件的数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，涉及不同国籍和登船港口。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、船舱信息和生存状态。主要数据项包括乘客ID（PassengerId）、生存状态（Survived，0代表未生还，1代表生还）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以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）。数据已进行初步整理，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来自泰坦尼克号乘客名单和相关历史资料。
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：适用于生物统计学、社会学和历史学等领域的学术研究，如探索不同因素对生存率的影响，分析不同社会阶层的生存差异。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供数据支持，尤其适用于生存预测模型的构建、特征工程实践和模型评估。
决策支持：支持灾难事件的应急管理和风险评估，帮助理解灾难中不同群体的脆弱性。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和Python编程等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、模型构建和结果解释的技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，从而提升对灾难事件中生存概率的理解和预测能力。
