泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hanna77
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人特征和是否在海难中幸存的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据记录了泰坦尼克号上的乘客信息，涵盖了不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、船舱等级（Pclass）、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）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的研究，例如分析不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业等提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在灾难应对和资源分配方面的决策制定，例如优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，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乘客特征对生存概率的影响，帮助用户构建预测模型，从而更好地理解灾难事件中的生存规律。
