泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kbjhreiure
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, 泰坦尼克号, 生还概率, 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，记录了乘客的个人特征以及他们在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据对应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的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID（PassengerId）、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）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，分为train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式文件）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、分类和数据挖掘等任务。
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：适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用：为保险行业、风险评估等领域提供数据参考，帮助进行风险预测和客户画像分析。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，以及在紧急情况下优先救援的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，并构建预测模型，帮助用户理解和模拟灾难事件中的人员生存概率。
