泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-armourkai
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 数据预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 机器学习, 灾难事件, 数据预处理, 生存预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并提供了乘客的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了1912年泰坦尼克号海难事件的相关数据。
地理范围：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客信息，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存情况（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）以及登船港口（Embarked）等多个维度的数据。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例）三个文件，方便数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了Kaggle社区的整理和公开。该数据集已被广泛用于教学和研究，是数据科学入门的经典案例。
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：适用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，进行生存分析和风险评估的研究。
行业应用：可用于构建乘客生存预测模型，为灾难事件中的风险管理和救援策略提供参考。
决策支持：支持对不同乘客群体的生存概率进行预测，辅助制定更有效的应急响应措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估的全过程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，建立预测模型，并评估不同模型的效果，从而提升对灾难事件的理解和应对能力。
