泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-bhu1111
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, 生物统计, 机器学习, 数据分析, 人口统计, 灾难事件
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沉船事件中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据来源于泰坦尼克号乘客信息，涉及范围为北大西洋。
数据维度：包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、船舱等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（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：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle公开数据集，已进行基础的数据清洗和整理。
该数据集适合用于人口统计学、灾难事件分析以及机器学习预测模型的构建与评估。
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：适用于探索泰坦尼克号乘客生存概率影响因素的学术研究，例如性别、年龄、社会地位等因素对生存率的影响。
行业应用：为历史事件分析、风险评估等领域提供数据支持，尤其是在灾难事件中的人员生存预测与分析方面。
决策支持：支持社会学、历史学等领域的研究，以及相关决策的制定与优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索不同因素对生存率的影响，构建生存预测模型，并评估不同模型的预测性能，从而深入理解灾难事件中的生存规律。
