泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-sokublu
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, 历史事件, 数据集
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：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及英国及欧洲乘客。
数据维度：数据集包括乘客的身份ID（PassengerId）、生存情况（Survived，0代表未生存，1代表生存）、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）、票价（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等多个维度。
数据格式：提供CSV格式数据，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式文件），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是参与泰坦尼克号生存预测竞赛的公开数据集，原始数据已进行初步处理，但可能包含缺失值。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的关键因素，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、以及探索影响生存的关键因素等学术研究。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如分析特定人群在灾难中的生存概率。
决策支持：支持在灾难应对、人员疏散、救援策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，构建生存预测模型，并评估不同因素对生存概率的影响，帮助用户进行数据分析、模型训练和预测。
