泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-alainuni
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, 灾难事件, 人口统计, 预测模型
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在沉船事件中的生存情况。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：数据涵盖了乘坐泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息，如乘客ID、是否生还（Survived）、船舱等级（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）、客舱号（Cabin）和登船港口（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（提交文件模板）。
来源信息：数据来源于Kaggle，是用于预测泰坦尼克号乘客生存的经典数据集。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及构建预测模型。
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，如影响生存的关键因素分析、不同社会阶层生存率对比等。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，例如风险评估、灾难预警模型开发等。
决策支持：支持历史事件的深入分析，帮助理解灾难发生时的社会动态。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，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因素，例如年龄、性别、社会地位等，并构建预测模型，从而提升对历史事件的理解和分析能力。
