泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-sauravkumr
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据挖掘, 生存预测, 预测模型, 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是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但对应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信息，主要为从英国出发前往美国的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否幸存，0代表未幸存，1代表幸存）、“Pclass”（船舱等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（兄弟姐妹或配偶的数量）、“Parch”（父母或子女的数量）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（票价）、“Cabin”（客舱号码）、“Embarked”（登船港口）等。另外，数据集还包括经过特征工程处理的特征，如“Title”（称谓）、“Has_Cabin”（是否有客舱）、“Family_Size”（家庭规模）、“Is_Alone”（是否独自一人）、“Age_bin”（年龄分箱）、“Fare_bin”（票价分箱）、“Tick_Len”（票号长度）等。
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train_features_generated.csv、test_features_generated.csv（特征工程后的训练集和测试集）。
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：适用于生存分析、社会学、历史学等领域的研究，探索影响生存的关键因素，以及不同社会阶层在灾难中的生存差异。
行业应用：可用于构建预测模型，例如预测在类似灾难中乘客的生存概率，支持风险评估和应急预案的制定。
决策支持：可以为相关领域的决策制定提供数据支持，例如优化乘客疏散流程、改进安全措施等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员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影响泰坦尼克号乘客生存的因素，构建预测模型，并分析不同特征对生存概率的影响，从而优化决策和提升预测精度。
