泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ilsanken
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 灾难事件, 人口统计, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 乘客信息, 逻辑回归
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最终的生存情况，旨在用于预测乘客在海难中的生存概率。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
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：包括乘客的“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（船票等级）、“Name”（乘客姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量）、“Parch”（父母/子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：提供CSV格式，包括train.csv（训练集，用于模型训练）、test.csv（测试集，用于模型预测）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于探索影响生存的因素，以及开发和评估预测模型。
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、社会学研究和人口统计学研究，如分析不同社会阶层、性别和年龄段乘客的生存概率差异。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难救援策略制定等，帮助优化资源分配和提高生存率。
决策支持：支持历史事件的分析与模拟，为未来的灾难应对提供数据支持。
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，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而帮助用户理解历史事件，提升预测能力，并为未来的决策提供参考。
