泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-nkitkeshri
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, 生存分析, 灾难事件, 数据集
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，记录了乘客的个人特征以及生存状态。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，主要涉及欧洲和北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与小孩个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）、“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）。数据已进行初步整理，便于分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测生存概率的模型。
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、历史学和数据科学领域的学术研究，例如探索不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和生存预测模型的构建。
决策支持：支持灾难事件的应急管理和风险评估，帮助优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，建立预测模型，并进行生存分析，从而深入理解灾难事件中的人员生存规律。
