泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ethancheng12
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, 机器学习, 数据预测, 灾难事件, 人口统计, 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以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，主要为从英国出发，目的地为美国的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、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）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交模板），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集最初由Kaggle平台提供，用于机器学习竞赛，数据已进行预处理和清洗。
该数据集适合用于生存分析、分类预测、特征工程和数据可视化等任务。
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：适用于社会学、历史学和统计学研究，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：为保险行业提供风险评估的案例参考，为灾难事件中的人员生存预测提供数据支持。
决策支持：支持危机管理和应急响应策略的制定，帮助评估潜在的风险因素。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训案例，帮助学生理解数据预处理、特征选择、模型构建与评估。
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，提高对灾难事件的理解和应对能力。
