泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-ryanselesnik
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, 预测模型
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发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上乘客的个人信息。
数据维度：
train.csv: 包括乘客ID（PassengerId）、是否幸存（Survived）、船票等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等字段。
test.csv: 包含乘客ID（PassengerId）、船票等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹/配偶同船人数（SibSp）、父母/子女同船人数（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）、登船港口（Embarked）等字段。
gender_submission.csv: 包含了对test.csv中乘客的生存预测结果。
数据格式：CSV格式，提供了训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交文件（gender_submission.csv），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过了整理和结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习建模。
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：适用于社会学、历史学以及数据科学领域的学术研究，例如探索影响生存的关键因素、分析不同群体在灾难中的表现差异。
行业应用：为保险行业、风险评估领域提供数据支持，可用于构建生存预测模型，进行风险评估。
决策支持：支持灾难应急管理部门进行风险评估和资源分配，提升救援效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响生存的关键因素，构建预测模型，帮助用户理解灾难事件中的人员生存规律，并提升预测精度。
