泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-maudarnaud
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 二元分类, 数据集
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，记录了乘客的个人特征和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于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上的乘客，主要为英国及欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、生存情况（Survived，0代表未获救，1代表获救）、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）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，便于分析和建模。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘和机器学习建模。
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、社会学研究和生存概率预测等学术研究。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，尤其在风险评估和资源分配方面。
决策支持：支持灾难应对策略的制定和改进，以及相关政策的制定。
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，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，提高对灾难事件的理解和应对能力。
