泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-hamazatoshunsuke
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, 生物统计, 灾难事件, 历史数据
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及其在海难中的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为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的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的“PassengerId”（乘客ID）、“Survived”（是否生存，0代表未生存，1代表已生存）、“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）、“Embarked”（登船港口）等字段。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是为泰坦尼克号生存预测竞赛提供的数据集，已进行清洗和预处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于生存预测、数据挖掘、机器学习和数据可视化等领域。
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：适用于探索影响生存的关键因素，如年龄、性别、社会阶层等，进行生存预测模型的构建与评估。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型，为历史事件分析提供数据支持，如灾难事件中的人员伤亡分析。
决策支持：支持风险管理和应急响应策略的制定，为未来的灾难应对提供数据参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据集，帮助学生理解数据分析流程和建模方法，以及历史事件的分析。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，帮助用户实现生存预测模型的构建，并理解影响生存的关键因素。
