泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-rishisutar
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 灾难事件, 乘客数据, 数据预测, 机器学习, 历史事件, 人口统计学, 数据挖掘
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及生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于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乘客的信息，主要为欧洲乘客。
数据维度：数据集包含乘客的多种属性，如“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（客舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶数量）、“Parch”（父母/子女数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号）和“Embarked”（登船港口）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于机器学习模型的训练和测试。已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存分析、分类预测和特征工程。
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、历史学等领域的研究，例如分析不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存率的影响。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供基础数据集，用于训练和评估预测模型。
决策支持：支持对灾难事件中生存因素的分析，为风险评估和应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索不同乘客属性与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，理解影响生存的关键因素。
