泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-sunbike
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 历史事件, 生存分析, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识(PassengerId)、是否幸存(Survived)、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)、船票价格(Fare)、客舱号(Cabin)和登船港口(Embarked)等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据由实际乘客信息整理而来。数据已进行基本清洗和预处理，例如缺失值处理等。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型。
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、历史学、数据科学等领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可以应用于保险业的风险评估、旅游业的客户画像分析，以及灾难事件中的人员疏散策略研究。
决策支持：支持相关机构在灾难应对、安全管理等方面的决策制定，例如优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索历史事件中的生存规律，并构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，并进行预测。
