泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-yuyiren
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 预测模型, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。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相关信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要来自英国及其他欧洲国家。
数据维度：数据集包含乘客的各项特征，如乘客ID（PassengerId）、乘客等级（Pclass）、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）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含三个文件：train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板）。
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，原始数据来源于真实的历史记录。数据已进行初步处理，例如缺失值处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型训练和评估。
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、社会学和数据科学领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同群体的生存概率差异。
行业应用：可以为保险行业、风险评估和灾难应对提供数据支持，尤其是在预测特定人群的生存风险方面。
决策支持：支持灾难应急管理和资源分配决策，帮助优化救援策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，从而提升预测准确性。
