泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-avigehlot
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, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 统计分析, 二元分类
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以及是否在海难中生还的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
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。
数据维度：数据集包括“PassengerId”（乘客ID），“Survived”（是否生还，0代表未生还，1代表生还），“Pclass”（船票等级），“Name”（姓名），“Sex”（性别），“Age”（年龄），“SibSp”（兄弟姐妹/配偶的数量），“Parch”（父母/子女的数量），“Ticket”（船票号码），“Fare”（船票价格），“Cabin”（客舱号码），“Embarked”（登船港口）等多个字段。
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）三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，是用于预测泰坦尼克号乘客生存的经典数据集，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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、社会学、数据挖掘等领域的研究，例如探索乘客的生存概率与各种特征之间的关系。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据参考，用于风险评估和决策支持。
决策支持：支持对灾难事件中人员生存因素的分析，为未来的灾难应对提供参考。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于构建预测模型，例如逻辑回归、决策树、随机森林等，以预测乘客的生存概率，并分析影响生存的关键因素。
