泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-princemuteteke
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, 机器学习, 数据预测, 人口统计, 数据挖掘, 统计分析
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和生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据对应1912年4月泰坦尼克号沉船事件。
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“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船票等级）、“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”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合用于预测建模和分析。
该数据集适合用于生存分析、分类预测和特征工程等任务。
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：适用于探索灾难事件中影响生存的关键因素的学术研究，如人口统计学、社会学等领域的研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，用于分析不同人群的风险因素。
决策支持：支持在灾难应对、人员疏散等方面的决策制定，帮助提升应急管理能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解数据建模和预测分析。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化生存预测的准确性。
