泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ayankhan27
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, 数据分析, 机器学习, 生存分析, 历史事件, 灾难
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，记录了乘客的个人信息、船舱信息以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据代表1912年泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、是否幸存（Survived）、乘客等级（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）、船票信息（Ticket）、票价（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train(1).csv（训练集），test(1).csv（测试集）和gender_submission(1).csv（提交格式示例）。数据已进行初步的整理和清洗，便于直接进行数据分析。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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：适用于历史事件分析、社会学研究、生存分析等领域的学术研究，例如探索不同社会阶层、性别和年龄对生存率的影响。
行业应用：为保险行业、风险评估部门提供数据支持，用于分析灾难事件中的风险因素。
决策支持：支持灾难应急管理和救援策略的制定，帮助优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生学习数据预处理、特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索乘客的生存规律，并构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素，并提升预测模型的准确性。
