泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-ethannueva
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 分类任务, 人口统计学, 灾难事件
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，主要涉及英国及欧洲其他国家。
数据维度：数据集包括乘客的乘客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)、客舱号码(Cabin)和登船港口(Embarked)等多个字段。
数据格式：提供CSV格式的文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交示例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于机器学习建模和数据分析竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程和机器学习模型构建。
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、生存概率预测、社会学研究等，例如研究不同社会阶层、性别、年龄等因素对生存的影响。
行业应用：可以用于风险评估、保险行业中的生存模型构建，以及灾难事件中的人员疏散策略分析。
决策支持：支持决策者在灾难应对、资源分配等方面做出更科学的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握分类算法的应用。
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，并提升预测准确性。
