泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-liyansha
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 生存分析, 数据集, 灾难事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的乘客信息，时间为1912年4月15日。
地理范围：数据主要涉及泰坦尼克号上的乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、社会阶级等）、船票信息、以及是否幸存的标签。具体字段包括：PassengerId（乘客ID）, Survived（是否幸存，0=否, 1=是）, Pclass（船票等级）, Name（姓名）, Sex（性别）, Age（年龄）, SibSp（兄弟姐妹/配偶同在船上的数量）, Parch（父母/子女同在船上的数量）, Ticket（船票号码）, Fare（船票价格）, Cabin（客舱号）, Embarked（登船港口）。
数据格式：数据集以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竞赛，是公开的经典机器学习数据集，原始数据经过了清洗和预处理。
该数据集适合用于探索影响生存的因素、构建预测模型，并进行数据可视化分析。
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、历史学和数据科学领域的学术研究，例如分析不同社会阶级、性别和年龄的乘客的生存概率。
行业应用：可用于开发生存预测模型，为灾难事件中的风险评估和应急响应提供参考。
决策支持：支持构建数据驱动的决策模型，用于模拟不同因素对生存率的影响，并进行策略优化。
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，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型并进行数据可视化，帮助用户深入理解灾难事件中的生存规律。
