泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-shwetadalal
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存分析, 乘客信息, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 灾难事件, 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，记录了乘客的个人信息及其在海难中的生存情况，用于构建预测模型。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乘客，主要为当时前往美国的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份标识(PassengerId)、生存情况(Survived)、乘客等级(Pclass)、姓名(Name)、性别(Sex)、年龄(Age)、兄弟姐妹配偶人数(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)等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集，包含生存情况）、test.csv（测试集，不包含生存情况）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是经典的数据科学入门数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型。
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、历史学和数据科学交叉领域的学术研究，如探索影响生存的关键因素、分析不同社会阶层和性别在灾难中的表现等。
行业应用：为保险行业、灾难救援评估等提供数据支持，尤其是在风险评估和生存概率预测方面。
决策支持：支持灾难应对策略的制定，帮助优化救援资源分配和提升生存几率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生理解数据处理流程、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同乘客属性与生存之间的关系，并构建预测模型，从而帮助用户提升数据分析能力和实践经验。
