泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-maricarmen6
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 生物统计, 数据集
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，主要涉及英国及其他欧洲国家。
数据维度： 数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID），“Pclass”（船舱等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量），“Parch”（父母/子女数量），“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，仅在train.csv和gender_submission.csv中）。
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（提交文件模板）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于Kaggle平台，是经典的数据挖掘竞赛数据集，已进行基本的数据整理。
该数据集适合用于探索乘客生存的影响因素，以及进行生存预测模型构建。
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： 适用于社会学、生物统计学、历史学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用： 为保险行业、风险评估领域提供数据支持，可以用于构建灾难事件的风险预测模型。
决策支持： 支持灾难应对策略的制定，例如根据乘客特征优化救援方案。
教育和培训： 作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型训练和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
