泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-chirayudumbre
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 灾难事件, 二元分类, 数据挖掘
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状况。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。
数据维度：
PassengerId：乘客ID；
Survived：是否幸存（0 = 否，1 = 是）；
Pclass：船票等级；
Name：乘客姓名；
Sex：性别；
Age：年龄；
SibSp：兄弟姐妹/配偶数量；
Parch：父母/子女数量；
Ticket：船票号码；
Fare：船票价格；
Cabin：客舱号码；
Embarked：登船港口。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例）。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是针对泰坦尼克号乘客生存预测的竞赛数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型训练。
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、生存概率研究、社会学研究等，深入探究不同因素对生存率的影响。
行业应用：为数据分析、机器学习领域提供基础数据集，可用于构建预测模型，评估不同特征的重要性。
决策支持：可用于理解灾难事件中不同人群的生存状况，辅助制定应急预案，提升灾难应对能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，构建预测模型，实现对乘客生存的准确预测，并深入理解影响生存的关键因素。
