泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-caviuna
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, 历史事件, 数据预处理
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，主要涉及英国、欧洲及北美地区。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。其中，train.csv用于训练模型，test.csv用于测试模型，gender_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门数据集，常用于教学和研究。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及构建预测模型。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的研究，探索不同乘客特征对生存概率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据参考，用于评估风险和制定策略。
决策支持：支持对历史事件的分析，帮助理解灾难事件中的关键因素，为未来的应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建和评估。
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，并进行模型优化与评估，从而提高预测准确性。
