泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-twangsuyuk
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, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为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的乘客，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客编号(PassengerId)、舱位等级(Pclass)、姓名(Name)、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)、船票价格(Fare)、客舱号码(Cabin)和登船港口(Embarked)。
数据格式：CSV格式，包含traincsv-1、testcsv-1和gender_submissioncsv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，原始数据来自于泰坦尼克号乘客的官方记录。已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于历史事件分析、社会学研究和灾难生存因素分析。
行业应用：可以为保险行业、旅游行业提供数据支持，用于风险评估和客户画像分析。
决策支持：支持在灾难预警、应急响应和救援策略制定方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据科学课程的教学案例，帮助学生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，提升生存预测的准确性。
