泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-junesoojun
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, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 历史数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和生存情况。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，主要为跨大西洋航线的乘客。
数据维度：数据集包括乘客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）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：CSV格式，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），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，已被广泛用于教学和研究。
该数据集适合用于生存预测建模、数据探索性分析和特征工程等。
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、社会学研究和数据挖掘领域的学术研究，如探讨不同因素对生存率的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估等领域提供数据参考，用于评估风险和预测事件结果。
决策支持：支持在灾难事件中的救援策略制定，例如根据乘客信息预测生存概率，优化资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
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，并进行模型评估与优化，从而提升预测准确性。
