泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-zhangyunling
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, 历史数据, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包含多个维度，包括乘客ID (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)、船舱号 (Cabin) 和登船港口 (Embarked)。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，并经过了初步的整理和清洗。
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：适用于历史事件分析、社会学研究以及灾难事件中的生存因素研究。
行业应用：可用于保险行业，评估风险和预测赔付；也可用于旅游行业，分析乘客行为模式。
决策支持：支持在类似灾难事件中进行风险评估和应急预案的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化生存预测的准确性。
