泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-julianrestrepo07
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, 生存分析, 机器学习, 数据挖掘, 历史事件, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性及其最终的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件发生时。
地理范围：数据来源于1912年泰坦尼克号的乘客，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客编号）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表生存）、“Pclass”（乘客等级）、“Name”（姓名）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“SibSp”（堂兄弟/妹个数）、“Parch”（父母与子女个数）、“Ticket”（船票号码）、“Fare”（船票价格）、“Cabin”（客舱号码）和“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。数据已进行初步整理，方便直接用于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及进行生存预测建模。
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，以及探讨影响人类生存的关键因素的学术研究，例如探讨社会阶层、性别、年龄等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支持，例如用于评估不同群体的风险系数。
决策支持：支持对历史事件的深入分析，为未来的决策提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征与生存概率之间的关系，并构建预测模型，以帮助用户理解影响生存的关键因素并进行预测。
