泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-lukeojones
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 生存分析, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，以及他们是否在海难中幸存的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要为国际乘客。
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”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶同船数）、“Parch”（父母/子女同船数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱）、“Embarked”（登船港口）等信息。
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（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，是经典的数据科学入门案例，已进行标准化处理，便于分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和模型构建。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及对灾难事件中人员生存因素的分析研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据参考，用于分析不同群体在灾难中的生存概率。
决策支持：支持在紧急情况下的疏散策略制定，帮助优化救援资源分配。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升预测精度，并理解影响生存的关键因素。
