泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-colettaquentin
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, 生存预测, 机器学习, 数据挖掘, 灾难事件, 人口统计
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以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为1912年4月15日泰坦尼克号沉没事件。
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：数据集包括乘客的个人信息，如“PassengerId”（乘客编号）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶人数）、“Parch”（父母/子女人数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）以及“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）等。
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（提交样例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据来自泰坦尼克号乘客的真实记录，并经过了初步的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析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：适用于灾难事件中的生存分析研究，如探究不同因素对生存率的影响、探索乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可用于保险行业风险评估、应急救援策略制定等，以及为历史事件提供数据支持。
决策支持：支持对灾难事件中人员疏散策略、资源分配等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，以及进行数据可视化分析。
