泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hsy9263
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 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平台的泰坦尼克号乘客信息，记录了乘客的个人信息及其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：数据涵盖了泰坦尼克号上乘客的信息，主要为当时的欧洲乘客。
数据维度：数据集包含“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹或配偶的数量）、“Parch”（父母或子女的数量）、“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，包括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平台，已进行基本的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析以及机器学习模型的构建和评估。
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：适用于社会学、历史学等领域的研究，分析泰坦尼克号乘客的生存概率与年龄、性别、社会阶层等因素的关系。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，用于风险评估和定价模型构建；也可用于灾难事件应急响应策略的制定。
决策支持：支持政府部门和相关机构在灾难事件中的决策制定，例如疏散策略的优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员熟悉数据处理流程，构建预测模型。
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，帮助用户预测乘客的生存概率，优化决策。
