泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-igorkocic
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据预测, 机器学习, 灾难事件, 数据挖掘, 生物统计
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，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据为1912年4月泰坦尼克号沉没事件发生时的乘客信息。
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：数据集包括乘客的身份标识（PassengerId）、是否幸存（Survived）、乘客等级（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）、船票价格（Fare）、客舱号码（Cabin）和登船港口（Embarked）等信息。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件）。数据已进行初步处理，但可能包含缺失值，需要进一步清洗和预处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据来自泰坦尼克号乘客名单的公开资料，已进行结构化处理。
该数据集适合用于生存分析、分类预测等领域，也可用于探索历史事件与社会现象。
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、历史学和统计学等领域的学术研究，例如分析不同社会阶层、年龄、性别等因素对生存率的影响。
行业应用：可用于保险业的风险评估、灾难事件的应急响应分析，以及预测模型构建。
决策支持：支持在类似灾难场景下的风险管理和决策制定，例如优化救援策略和资源分配。
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，帮助学生理解数据分析流程和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的因素，并构建预测模型，帮助用户理解灾难事件中个体生存的复杂性，并进行预测。
