泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-gneyfratzkan
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 灾难事件, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 分类模型, 数据集
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。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，对应于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信息，可视为国际范围。
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：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，数据已进行初步整理和清洗。
该数据集适合用于探索乘客生存与各种因素之间的关系，并进行生存预测建模。
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、历史学与数据科学交叉领域的学术研究，如探索不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析灾难事件中的风险因素，改进风险预测模型。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，例如分析哪些人群在灾难中更易受到影响，从而优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，构建分类模型。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同建模方法的效果，帮助用户理解灾难事件中的生存规律。
