泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-janmejaisingh20
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, 灾难事件, 数据挖掘, 乘客特征
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据来源于1912年泰坦尼克号的乘客，涵盖了不同国籍和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（乘客舱位等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
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，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来自实际的泰坦尼克号乘客记录，并已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并进行生存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：适用于历史事件、社会学、统计学等领域的学术研究，如探讨社会阶级、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供实践案例，尤其是在构建预测模型、进行特征工程和模型评估等方面。
决策支持：支持灾难事件应急预案的制定和风险评估，例如通过分析不同群体的生存概率，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，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影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同特征的重要性，从而提升对灾难事件的理解和预测能力。
