泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-eunjini
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 乘客数据, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 分类模型, 数据预处理
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，用于预测乘客在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及乘客的个人信息和生存结果。
数据维度：数据集包括乘客的多种属性，如乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶人数（SibSp）、父母子女人数（Parch）、船票号码（Ticket）、票价（Fare）、船舱号码（Cabin）以及登船港口（Embarked）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）三个文件。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测竞赛，数据已进行初步整理，但可能需要进一步的预处理，如缺失值处理、特征工程等。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习和数据建模等领域。
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、数据科学等领域的学术研究，如分析不同乘客特征与生存概率之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据支持，用于理解灾难事件中的生存模式。
决策支持：支持在类似灾难事件发生时，评估和优化乘客疏散策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，并构建预测模型，以提高生存预测的准确性。
