泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-thatohatsi
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 数据挖掘, 历史事件
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客信息，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，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息、船舱等级、票价、登船港口等多个维度的数据，例如：PassengerId（乘客ID），Survived（是否幸存，0代表死亡，1代表幸存），Pclass（船舱等级），Name（姓名），Sex（性别），Age（年龄），SibSp（兄弟姐妹/配偶同行人数），Parch（父母/子女同行人数），Ticket（船票号码），Fare（票价），Cabin（客舱号码），Embarked（登船港口）。
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（提交示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于预测泰坦尼克号乘客生存的公开数据集。数据已进行初步处理，便于模型训练。
该数据集适合用于生存分析、数据挖掘和机器学习建模。
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：适用于历史事件分析、生存分析、社会学研究等领域的研究，例如分析不同因素对生存概率的影响。
行业应用：可用于构建预测模型，模拟灾难事件中的人员生存情况，为风险评估提供数据支持。
决策支持：可以为灾难应对和救援策略的制定提供数据支持，帮助优化资源分配和救援效率。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生学习数据清洗、特征工程、模型构建和评估等技能。
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，并评估不同因素对生存概率的影响，从而帮助用户理解灾难事件中的生存规律，提升预测精度。
